这里选择GBM这个基于树的算法进行模型的开发，并设置100个树，最大深度设置为10，并设置10折交叉验证。 5、训练模型并展示训练结果 ?...当然用户也可以通过将数据集分为训练集、测试集的方式来获取out-of-sample AUC等指标，这里通过交叉验证来获取该指标。训练完毕后可以进行效果展示。 ? ?...可以看到在模型结果中H2O自动帮用户计算了大部分评价指标，在这个二分类任务中重点看AUC，可以发现在cross-validation数据集上的AUC为0.824，效果还不错，同时结果中默认给出了能够是F1...6、H2O自动建模 在上节展示单模型建立的流程后，来看一下H2O最强大的功能，AutoML，自动建模。 ?...然后查看自动建模得到的最优模型在测试集上的效果，发现out-of-sample AUC依然高达0.820，说明没有明显的过拟合，自动建模完成！
AutoML 倾向于尽可能多地自动化 ML 管道中步骤，在只需最少人力的情况下仍保持模型的性能。 好处 AutoML 的优点可归纳为三大要点： 通过自动执行的重复性任务来 提高工作效率。...： 预处理：用于读取和预处理数据 优化： 用于测试和 交叉验证 模型 预测： 用于预测。 ...Auto-sklearn 在中小型数据集上表现良好，但它还无法在大型数据集上产生性能最先进的现代深度学习系统。 安装 Auto-sklearn 目前仅适用于 Linux 系统的机器。 ...H2O 自动化了一些最复杂的数据科学和机器学习工作，例如特征工程、模型验证、模型调整、模型选择 和 模型部署。除此之外，它还提供了自动可视化以及机器学习的解释能力（MLI）。 ...的未来 从本质上讲，AutoML 的目的是自动化重复的任务，如管道创建和超参数调整，以便数据科学家在实际中可以将更多的时间花在手头的业务问题上。
作者在参考数据集上试验了不同的Auto-Sklearn变量，并使用不同训练时间的平均排名进行了比较。等级越低，性能越好。...:交叉验证重采样策略。...clf.sprint_statistics() 用所有的训练数据进行重新训练 在k倍交叉验证期间，Auto-Sklearn对每个模型流水线进行k次拟合，仅用于评估，它不保留任何训练的模型。...因此，我们需要调用修正方法来拟合在交叉验证过程中发现的所有训练数据的模型管道。...还有很多的AutoML解决方案如H2O AutoML。
假设我们在2017年使用2018年的数据集训练我们的模型，我们实际上不能使用这个训练数据集来训练我们的模型，因为在2017年，2018年的数据还不存在。...利用交叉验证和AUC评分指标对超参数进行优化。最后，利用优化后的超参数对X_train和y_train进行建模。...测试集的准确率（不是AUC）为50.5% 使用XGBClassifier：0.478 Test Set AUC得分。 3、随机森林 使用随机森林分类器，我们使用暴力网格搜索交叉验证来调整超参数。...4、谷歌AutoML 随着AutoML的日益流行，我们决定将数据集输入到谷歌Cloud AutoML，看看它是否能比我们更好地预测AUC分数。...谷歌AutoML有一个非常友好的界面，它会在你上传数据集后自动吐出一些统计数据。 在我们这样的分类项目中，谷歌AutoML允许用户选择不同的性能指标来优化最终的模型。
需要注意的是：训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响，一般采用分层抽样，保持样本类别比例相似。...交叉验证法（k折交叉验证） 将数据集D划分为k个大小相同的互斥子集，即D=D1∪D2∪…∪Dk，Di∩Dj=∅（i≠j），同样为尽可能保持数据分布的一致性，采用分层抽样的方法获得这些子集。...与留出法类似，将数据集D划分为k个子集存在多种划分方式，因此要随机使用不同的划分重复p次，最终的评估结果是这p次k折交叉验证结果的均值，常见的是10次10折交叉验证。...自助法在数据集较小，难以有效划分训练/测试集时很有用，然而自助法产生的数据集（随机抽样）改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差。因此，在初始数据量足够时，留出法和交叉验证法更常用。...有时候我们会有多个二分类混淆矩阵，例如：多次训练或者在多个数据集上训练，那么估算全局性能的方法有两种，分为宏观和微观。
数据科学家在建模阶段要进行优化任务：在给定的数据集和规定的指标下，最优化目标，然而实际上这个过程是非常复杂的，需要具备多项技能。...很多公司需要的是一个“过程”，而AutoML提供的只是一个“工具”。先进的工具无法弥补战略上的不足。在使用AutoML前，或许可以考虑与咨询公司进行项目合作，这可以帮助公司首先完善数据科学战略。...我将自己做的性能表现与AutoML解决方案在二进制分类的三个数据集上的性能进行了对比：credit、KDD unspelling 和 mortgages。...用于分类列的 Catboost 编码器 3. 数学运算（+-*/），新特征限制在500 4. 模型：LightGBM，默认参数 5. 混合OOF 使用了两个标准库：H2O和TPOT。...用以下基准，我得到了令人惊讶的结果： Score = (ROC AUC / ROC AUC of my baseline) * 100% ? 首先，在几乎所有情况下，我的基准都超过了AutoML。
模型选择：自动从多种机器学习算法中选择最适合输入数据的模型。 模型训练与超参数优化：交叉验证可以更准确地估计模型在未见数据上的表现，并有助于防止过拟合。...当前应用：AutoML 的实际使用场景 AutoML 在多个行业均有广泛应用，尤其在金融、医疗、零售和制造业中表现突出。...AutoX 是一个高效的自动化机器学习工具，主要特点包括在多个 Kaggle 数据集上表现出色、简单易用、适用于分类和回归问题、全自动的数据清洗和模型调参等。...H2O AutoML 的 AutoML 功能通过自动化训练和调整多个模型的过程，简化了机器学习流程。虽然使用这些工具不需要深厚的数据科学背景，但要生成高性能的机器学习模型仍然需要一定的知识和背景。...此外，H2O 提供了一系列模型可解释性方法，使用户能够通过简单的函数调用生成解释，从而更容易地探索和解释 AutoML 模型。
它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。常规的机器学习模型开发应用，需要大量时间来构建和比较若干个不同模型。...H2O 的核心代码是用 Java 编写的。这些算法在 H2O 的分布式 Map/Reduce 框架之上实现，并利用 Java Fork/Join 框架进行多线程处理。...图片H2O AutoML 的设计理念是，希望尽量自动化，即用户只需要给定数据集和极少量的参数，即可开始建模和调优，并在指定的时间或者其他约束条件下，尽量找到最佳的模型。...TPOT 使用遗传编程来自动设计和优化一系列数据转换(特征处理)和机器学习模型，并努力最大限度提高给定监督学习数据集的效果。...除了结构化表格数据，它还支持图像分类、目标检测和自然语言处理任务。图片AutoGluon 的核心功能包括：自动化寻找性能最佳的深度学习架构和超参数。模型选择和自动超参数调优。自动化数据预处理。
AutoML可以帮助公司内的数据科学家节省时间，并将其更多地花费在更重要的事情上（例如在椅子上击剑）。 ? 而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。...该论文的作者在2019年7月1日发布了几个AutoML库与优化后的Random Forest性能的比较结果。 ? 我挺好奇的，然后我自己做了一个benchmarks....我在三个数据集（ credit, KDD Upselling, 和 mortgages）上比较了我的模型和AutoML的性能。...我把数据集分为训练集（按目标分层随机分配了60％的数据）和测试集（剩余40%）。 我的基准解决方案相对简单。...新特征数量的上限：500； 模型：默认参数的LightGBM; 混合（OOF ranked predictions） 我用了两个AutoML的库： H2O 和 TPOT。
在终端中执行以下命令安装H2O：plaintextCopy codepip install h2o在代码中导入H2O并初始化H2O集群：pythonCopy codeimport h2oh2o.init...以下是使用H2OAutoML构建机器学习模型的基本步骤：加载数据集：pythonCopy codeimport h2ofrom h2o.automl import H2OAutoML# 读取数据集data...首先，我们需要准备房价数据集，该数据集包含房屋的各种特征（如面积、卧室数量、浴室数量等）以及对应的价格。...然后，我们按照7:1.5:1.5的比例划分数据集为训练集、验证集和测试集。 接下来，使用H2OAutoML构建机器学习模型，设置最大模型数量和随机种子等参数。 然后，执行自动机器学习训练和调参过程。...尽管TPOT在某些方面与H2OAutoML类似，但其背后的算法和实现方式略有不同。AutoML：AutoML是一个开源的自动机器学习工具包，由Google开发。
大量的候选超参数的组合实验需要找到一个性能良好的配置； 2. 每个超参数的都需要很长时间来评估性能，因为评估过程包括训练模型和在一个给定的数据集上验证机器学习模型性能。 如此浪费时间，怎么忍？...在验证FLAML的有效性时，在最新的 AutoML 基准测试中，FLAML 能够在超过62% 的任务上只使用10% 的计算资源，就能够获得与最先进的 AutoML 解决方案相同或更好的性能。...研究人员进行了一个实验来检查 BlendSearch 和 Optuna (使用多变量 TPE 采样器)以及在高并行化设置中的随机搜索的性能。使用了来自 AutoML 基准测试的12个数据集的子集。...每个优化运行是与16个试验并行进行20分钟，使用3倍的交叉验证，使用 ROC-AUC评价指标。这些试验用不同的随机种子重复了三次。...在12个数据集中，BlendSearch 在6个数据集中取得了最好的交叉验证分数。此外，与 Optuna 的1.96% 相比，BlendSearch 比随机搜索平均提高了2.52% 。
四、创建数据集并将其加载为数据资产 在配置试验之前，请以 Azure 机器学习数据资产的形式将数据文件上传到工作区。 在本教程中，可以将数据资产看作是 AutoML 作业的数据集。...在左下角选择“下一步” 在“数据存储和文件选择”窗体上，选择在创建工作区期间自动设置的默认数据存储“workspaceblobstore(Azure Blob 存储)”。...在“确认详细信息”窗体上，确认信息与先前在“基本信息”、“数据存储和文件选择”和“设置和预览”窗体上填充的内容匹配。 选择“创建”以完成数据集的创建。 当数据集出现在列表中时，则选择它。...在“[可选]验证和测试”窗体上， 选择“k-折交叉验证”作为“验证类型”。 选择“2”作为“交叉验证次数”。 选择“完成”以运行试验。...对于本教程，列表中首先显示评分最高的模型（评分根据所选 AUC_weighted 指标给出）。 在等待所有试验模型完成的时候，可以选择已完成模型的“算法名称”，以便浏览其性能详细信息。
1 交叉验证简介 1.1 交叉验证是什么 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set...总的来说：交叉验证是一种预测模型拟合性能的方法。...2 交叉验证常见的方法 2.1 Holdout 验证 将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。...训练机用于训练不同的模型，验证集用于模型选择。而测试集由于在训练模型和模型选择这两步都没有用到，对于模型来说是未知数据，因此可以用于评估模型的泛化能力。 ?...分层采样就是在每一份子集中都保持原始数据集的类别比例。比如原始数据集正类：负类=3:1，这个比例也要保持在各个子集中才行。
3.2 绘制学习曲线得到样本数与准确率的关系 3.3 绘制验证曲线得到超参和准确率关系 四、网格搜索 4.1 两层for循环暴力检索 4.2 构建字典暴力检索 五、嵌套交叉验证...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?...ROC曲线绘制： 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值。 那么如何处理？
三、超参数调优方法常用的超参数调优方法有以下几种：网格搜索（Grid Search）：网格搜索是一种简单的超参数调优方法，它通过穷举指定的参数组合，计算每一组参数在验证集上的表现，最终选择表现最好的参数组合...3.1 网格搜索Grid Search1、什么是网格搜索网格搜索（Grid Search）是一种超参数调优方法，它通过穷举指定的参数组合，计算每一组参数在验证集上的表现，最终选择表现最好的参数组合。...它为给定的数据集找到最佳性能的模型以及最佳的超参数集。它包括一些特征工程技术，例如单点编码，特征归一化，降维等。该库适用于中小型数据集，不适用大型数据集。H2O AutoML。...H2O AutoML是一个完整的端到端的机器学习自动化工具，可以处理各种类型的数据集，包括小数据和大数据，标准数据和非标准数据。...BOHB的目标是在给定的预算内找到最优的超参数组合，使得机器学习模型在特定任务上的性能达到最佳。遗传优化算法：遗传优化算法是一种通过模拟自然进化过程来搜索最优解的方法。
选择合适的方法：不同方法对不同数据集的效果不同，可能需要实验几种方法来找到最佳解决方案。2. 保持数据的原始特性：在处理数据时，尽量不要破坏数据的原始特性，尤其是在使用采样方法时。 3....在k折交叉验证中，数据集被均匀分成k个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的验证集。...而留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，其中k等于数据集的样本数量，每个样本依次作为验证集，其余样本作为训练集。 交叉验证的步骤如下： 将数据集分成k个子集。...对于每个子集i，将其作为验证集，其余k-1个子集作为训练集。 使用训练集训练模型，并在验证集上进行评估。 计算模型在所有验证集上的性能指标的平均值，作为模型的最终性能评估。...使用交叉验证可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力，因为它在多个数据集上进行评估，而不仅仅是在单个数据集上。这有助于减少过拟合和选择具有较好泛化能力的模型。
3.2 绘制学习曲线得到样本数与准确率的关系 3.3 绘制验证曲线得到超参和准确率关系 四、网格搜索 4.1 两层for循环暴力检索 4.2 构建字典暴力检索 五、嵌套交叉验证...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?...ROC曲线绘制： 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值。 那么如何处理？
下面几讲，我们会围绕数据挖掘工程师需具备的知识体系展开，今天会着重介绍机器学习中模型评估与选择的基础知识。 01 数据集的划分 留一法、交叉验证、自助法 ?...分层采样的目的是要保持数据分布的一致性，避免划分过程引入额外的偏差。...2.交叉验证(cross validation) 将训练集划分为k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子集的并集作为训练数据集，剩余的那个子集作为测试集，这样可以获得k组训练测试集，从而进行k次训练和测试...测试集D-D'：测试集就是那些剩下的，没被选择的样本。 那么训练集D'和测试集D-D'中共有多少数据呢？ 可以看出数据集中样本在m次始终不被采样到的概率是 ? ，取极限得： ?...若一个学习器P-R曲线被另一个学习器的曲线完全"包住",则可断言后者的性能优于前者，例如图中学习器A 的性能优于学习器C; 如果两个学习器的P-R 曲线发生了交叉7,例如图中的A 与B ，则难以一般性地断言两者孰优孰劣
即使一个模型在训练数据上表现良好，我们仍然需要确保它能在新的、未见过的数据上保持良好的表现。因此，模型评估不仅仅是计算准确度，而是通过一系列指标和技术来判断模型的泛化能力，并在必要时进行调整和优化。...一个优秀的模型不仅仅需要在训练数据上取得好成绩，还需要在新的、真实世界中的数据上表现良好。否则，模型可能会面临“过拟合”（在训练数据上表现良好，但在新数据上效果差）的风险。...其基本思想是将数据集分成多个子集，依次用每个子集作为验证集，剩下的作为训练集，从而多次训练模型并评估其性能。...常见的交叉验证方法包括：k折交叉验证：将数据集分成k个子集（通常k为5或10），每次使用一个子集作为验证集，其余作为训练集。通过k次训练和验证，最终得出模型的平均性能。...留一法交叉验证：这种方法是k折交叉验证的一种极端形式，k等于数据集的样本数量。每次只留一个样本作为验证集，其他所有样本作为训练集。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
