Auto-sklearn和Auto-Keras都是自动机器学习库，它们的目标都是自动化地搜索和选择最佳的机器学习模型和超参数。Auto-sklearn是基于scikit-learn，而Auto-Keras是基于Keras。
以下是Auto-sklearn和Auto-Keras的主要区别：
架构差异：Auto-Keras是在Keras之上构建的，它提供了更高级的API来简化模型的构建。而Auto-sklearn则是在scikit-learn之上构建的，它专注于特征工程、模型选择和模型评估。
自动化程度：Auto-Keras提供了更高级的自动化特性，它可以自动化地进行模型的架构搜索和超参数调优。而Auto-sklearn提供了更为全面的自动化特性，包括特征预处理、模型的选择和优化等。
易用性：Auto-Keras的使用相对较复杂，需要对Keras和机器学习有深入的了解。而Auto-sklearn的使用相对简单，它提供了一个用户友好的界面。
性能：在某些情况下，Auto-Keras可能会提供更好的性能，因为它可以直接访问底层的机器学习算法和模型架构。而Auto-sklearn则需要将高级操作转换为底层的scikit-learn API调用，可能会有性能损失。
社区支持：Auto-Keras是由深度学习领域的研究者和工程师开发的，而Auto-sklearn是由Zuse Institute Berlin的研究者开发的，并且得到了scikit-learn社区的支持。
以下是使用Auto-sklearn进行自动机器学习的基本示例：
import autosklearn.regression
import numpy as np
生成一些用于测试的数据
X = np.random.rand(100, 50)
y = np.random.rand(100)
创建一个Auto-sklearn的regressor对象
regressor = autosklearn.regression.AutoSklearnRegressor(
time_left_for_this_task=120,
per_run_time_limit=30,
)
使用训练数据进行训练
regressor.fit(X, y)
预测新的数据
X_new = np.random.rand(10, 50)
y_pred = regressor.predict(X_new)
以上代码创建了一个自动进行回归的Auto-sklearn对象，用于训练和预测。
Auto-Keras的使用可能会更复杂，因为它提供了更高级的API，例如：
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
from autokeras import ImageClassifier
创建一个Auto-Keras的image classifier对象
clf = ImageClassifier(model=Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(28*28,)),
Dense(10, activation='softmax')
]), max_trials=100)
使用训练数据进行训练
clf.fit(x_train, y_train, time_limit=12*60*60)
预测新的数据
y_pred = clf.predict(x_test)
在这个例子中，我们创建了一个用于图像分类的Auto-Keras对象，并用于训练和预测。
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