getml-community 是行业应用领域的开源项目，由 getml 开发，2022 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 244。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-16。开源社区版，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：零售销售预测（基于多表交易数据）。同类可对比的替代方案包括 auto-sklearn、H2O AutoML、tsfresh。
getml-community
关系型数据自动特征学习，快速产出高精度预测模型
getml-community 是一个面向关系型与多变量时间序列数据的高性能预测工具，基于 C++ 实现，核心是自动特征学习与自动化机器学习。它解决传统机器学习在处理关系型数据（如多表关联）和时间序列数据时特征工程繁琐、性能瓶颈明显的问题，能够自动从原始数据中学习有效特征，并快速构建高质量预测模型。其核心能力包括：支持多表数据自动连接与特征提取、时间序列窗口特征自动生成、内置多种机器学习算法（如梯度提升树）进行训练与预测，并提供简洁的 Python 接口，便于集成到现有数据工作流。项目处于早期阶段（GitHub 星标 243），但性能表现突出，适合需要快速迭代预测模型的数据科学团队。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 244
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队getml
所属国家
定价模式free
价格说明开源社区版，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言C++
技术栈/模型ai,data-science,feature-engineering,feature-learning,machine-learning,ml,mlops,predictive-modeling,python-library,relational-learning
GitHub 星标★ 244
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-08-10 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数9
使用教程
核心亮点
- 自动特征学习大幅减少手工特征工程，尤其擅长处理多表关联数据
- 基于 C++ 的高性能内核，训练与预测速度优于纯 Python 方案
- 提供 Python API，易用性与工程性能兼顾
不足之处
- 项目处于早期，文档与社区支持尚不完善
- 对非关系型或非时间序列数据的适用性有限
适用场景
- 零售销售预测（基于多表交易数据）
- 金融风控中的时序风险建模
- 物联网设备多传感器时间序列异常预测
替代项目
auto-sklearn、H2O AutoML、tsfresh
项目介绍
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