minotaur
Opis Link to heading
Minotaur to zaawansowany system automatycznego inżynierii cech oparty na algorytmie Monte Carlo Tree Search (MCTS). Głównym celem projektu jest optymalizacja prognozowania nawożenia w rolnictwie, szczególnie w kontekście konkursu Kaggle ‘Predicting Optimal Fertilizers’. System wykorzystuje bazę danych DuckDB z wzorcem repozytorium i pulą połączeń dla wydajnego zarządzania danymi. Oferuje ponad 100 operacji inżynierii cech, w tym statystyczne, wielomianowe oraz domenowe (rolnicze i marynistyczne). Integracja z AutoGluon umożliwia szybkie ocenianie modeli ML z optymalizacją MAP@3. Architektura wspiera modułowe rozszerzanie operacji oraz wykrywanie sygnałów w cechach. System zapewnia zarządzanie sesjami, rejestrację zbiorów danych i śledzenie integralności. Kod jest napisany w Pythonie 3.12 z użyciem Pydantic dla bezpieczeństwa typów. Dokumentacja obejmuje szczegółowe przewodniki po MCTS, inżynierii cech i konfiguracji. Projekt zawiera również system migracji bazy danych i mechanizmy backupu.