Tpot, en förkortning för Tree-based Pipeline Optimization Tool, är ett bibliotek för maskininlärning i Python som använder genetiskt programmering för att optimera maskininlärningsrörledningar. Dessa rörledningar innefattar alla bearbetningssteg, inte enbart modellparametrar eller arkitekturen, vilka man vanligtvis försöker optimera i maskininlärning. Med Tpot kan dataforskare få hjälp med att hitta den mest effektiva rörledningen för sin specifika uppgift, vilket kan hjälpa till att minska tiden för dataförberedelse och förbättra resultaten av maskininlärningsmodeller.
Vad särskilt särskiljer Tpot från traditionella maskininlärningsmetoder är dess användning av genetisk programmering, en teknik inom maskininlärning där datorer automatiskt genererar lösningar på ett problem med evolutionära algoritmer. Tpot genererar en population av maskininlärningsrörledningar, och använder så sedan genetisk programmering till att korsa, förändra och välja ut rörledningar, med målet att hitta den bästa lösningen för ett specifikt problem eller en specifik datamängd.
Att arbeta med Tpot är lika enkelt som att hantera nån Scikit-learn modell. Man börjar med att instansiera en Tpot-objekt, och kan sedan anropan metoder som fit, score och export på detta objekt för att hitta den bästa pipeline för sin data. Efter det kan man exportera den valda rörledningen som en Python-skript, som sedan kan användas för att lösa liknande problem i framtiden.
