auto

auto是C++11引入的一种类型自动推导的关键字，它可以根据变量初始化时所使用的值的类型来自动地推导出变量的类型。使用auto可以简化代码，减少类型定义的繁琐，提高代码的可读性和可维护性。例如：

auto i = 10; // 推导出i的类型为int
auto d = 3.14; // 推导出d的类型为double
auto str = "hello"; // 推导出str的类型为const char*

需要注意的是，auto在推导变量类型时会忽略顶层const和引用，因此如果需要推导出带const或引用的变量类型，需要使用decltype关键字来辅助推导。

相关问题

Auto sklearn

Auto-sklearn是一个基于scikit-learn构建的自动机器学习工具。它提供了开箱即用的监督型自动机器学习，可以为新的数据集自动搜索学习算法，并优化其超参数。Auto-sklearn的目标是减轻机器学习使用者的负担，让他们能够更专注于实际的问题。因此，使用者不再需要手动选择和调整学习算法和超参数，而是通过调用auto-sklearn来完成这些任务。

Auto-sklearn是基于Python语言的机器学习工具，而且它是基于scikit-learn库构建的。scikit-learn是一个功能非常强大的机器学习库，它封装了常用的机器学习方法，包括回归、降维、分类、聚类等。因此，Auto-sklearn可以自动搜索和选择这些方法中的其中一个或多个来解决特定的学习问题。

Auto-sklearn的能力取决于所选择的学习算法和超参数的搜索空间。它可以自动搜索和选择最佳的学习算法和超参数组合，从而在给定的数据集上获得最佳的性能。但是，由于搜索空间的大小和计算资源的限制，auto-sklearn不能保证找到全局最优解。然而，它通常能够找到接近最佳的解决方案，尤其是对于中小规模的数据集和常见的学习问题。

总之，Auto-sklearn是一个强大的自动机器学习工具，它可以帮助机器学习使用者自动搜索学习算法并优化超参数，从而减轻使用者的负担，并提供更多时间专注于实际问题的解决。

auto sarima

Auto-SARIMA是一种自动化的时间序列模型选择方法，它可以自动选择最佳的SARIMA模型来拟合时间序列数据。下面是使用Python中的pmdarima库进行Auto-SARIMA的示例代码：

import pmdarima as pm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from pandas import read_csv

# 加载数据
series = read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)

# 拆分数据集
X = series.values
train_size = int(len(X) * 0.66)
train, test = X[0:train_size], X[train_size:]

# 自动选择SARIMA模型
model = pm.auto_arima(train, seasonal=True, m=12)

# 拟合模型并预测
history = [x for x in train]
predictions = list()
for i in range(len(test)):
    # 拟合模型
    model_fit = ARIMA(history, order=model.order, seasonal_order=model.seasonal_order).fit(disp=0)
    # 预测未来一个时间步长
    yhat = model_fit.forecast()[0]
    predictions.append(yhat)
    # 更新历史数据
    history.append(test[i])

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(test, predictions)
print('Test MSE: %.3f' % mse)

在这个示例中，我们首先加载了一个时间序列数据集，然后将其拆分为训练集和测试集。接下来，我们使用pmdarima库中的auto_arima函数自动选择最佳的SARIMA模型。然后，我们使用statsmodels库中的ARIMA函数拟合模型并进行预测。最后，我们计算了预测结果的均方误差。