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更多资料获取 个人网站ipengtao.com 在机器学习领域evalml 库崭露头角为开发者提供了一个强大而高效的自动化机器学习框架。本文将深入介绍 evalml 的核心功能、使用方法以及在实际项目中的应用。通过详实的示例代码将更全面地理解 evalml 的强大之处。
evalml 是一款由 Feature Labs 开发的 Python 库旨在简化机器学习流程从数据预处理到模型选择甚至是超参数调优。它集成了一系列功能使得机器学习模型的开发过程更加直观、高效。
安装与基础用法
首先来看 evalml 的安装和基础用法
# 安装 evalml
!pip install evalml# 导入 evalml
import evalml# 加载示例数据集
X, y evalml.demos.load_breast_cancer()# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typebinary)# 初始化二分类分类器
clf evalml.AutoMLSearch(X_train, y_train, problem_typebinary, objectivelog loss, max_batches1)自动化特征工程
在 evalml 中自动化特征工程是其强大功能之一。这一功能使得在机器学习项目中处理数据变得更加高效和便捷而无需开发者手动干预。以下是关于 evalml 自动化特征工程的详细说明和示例代码
处理缺失值
在 evalml 中缺失值的处理是自动进行的无需开发者额外操作。evalml 会根据数据的特性自动选择填充缺失值的方法确保模型训练不受影响。
# 示例加载数据集并划分
X, y evalml.demos.load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typeregression)# 示例执行自动化特征工程
X_train_processed clf.preprocess(X_train, y_train)编码分类变量
evalml 会自动检测数据中的分类变量并根据需要进行适当的编码以确保模型能够正确理解这些变量。
# 示例加载数据集并划分
X, y evalml.demos.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typemulticlass)# 示例执行自动化特征工程
X_train_processed clf.preprocess(X_train, y_train)处理日期变量
evalml 能够识别日期变量并执行相应的处理以便模型能够更好地理解和利用这些变量。
# 示例加载包含日期变量的数据集并划分
X, y evalml.demos.load_churn()
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typebinary)# 示例执行自动化特征工程
X_train_processed clf.preprocess(X_train, y_train)其他特征工程技术
evalml 还支持其他一系列特征工程技术如处理文本数据、标准化数值变量等。这些技术将根据数据的特点和问题类型进行智能选择和应用。
# 示例加载包含文本数据的数据集并划分
X, y evalml.demos.load_spam()
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typebinary)# 示例执行自动化特征工程
X_train_processed clf.preprocess(X_train, y_train)自动化模型选择
在 evalml 中自动化模型选择是其核心功能之一。通过 AutoMLSearchevalml 能够在给定的问题类型和目标函数下自动选择并训练多个模型并返回性能最佳的模型。以下是关于 evalml 自动化模型选择的详细说明和示例代码
初始化 AutoMLSearch
首先需要使用 AutoMLSearch 对象来执行自动化模型选择。在初始化时需要提供训练数据、目标列y、问题类型和优化目标等信息。
# 示例加载二分类数据集并划分
X, y evalml.demos.load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test evalml.preprocessing.split_data(X, y, problem_typebinary)# 示例初始化 AutoMLSearch
automl evalml.AutoMLSearch(X_train, y_train, problem_typebinary, objectiveauc, max_batches1)执行自动化模型选择
通过调用 AutoMLSearch 对象的 search 方法evalml 将自动执行多个模型的训练和评估最终返回性能最佳的模型。
# 示例执行自动化模型选择
best_pipeline automl.search()查看结果
search 方法执行完毕后可以查看每个模型的性能结果以及最佳模型的详细信息。
# 查看每个模型的性能结果
automl.rankings使用最佳模型进行预测
一旦得到最佳模型可以使用该模型进行预测。
# 使用最佳模型进行预测
y_pred best_pipeline.predict(X_test)调整超参数
如果需要evalml 还提供了调整超参数的功能以优化最佳模型的性能。
# 示例调整超参数
best_pipeline_tuned automl.tune_pipeline(best_pipeline, objectiveauc)模型评估与解释
一旦选择了最佳模型可以对其进行评估和解释
# 在测试集上评估模型性能
best_pipeline.score(X_test, y_test, objectives[log loss, auc])# 获取模型解释
explain best_pipeline.explain(X_test, y_test)
explain.plot_feature_importance()高级功能
evalml 还提供了一系列高级功能如自定义目标函数、调整超参数、集成多个模型等
# 自定义目标函数
def custom_objective(y_true, y_predicted):# 自定义目标函数的实现pass# 调整超参数
best_pipeline_tuned clf.tune_pipeline(best_pipeline, objectivelog loss)# 集成多个模型
ensemble_pipeline evalml.automl.Ensemble(X_train, y_train, problem_typebinary, objectivelog loss)
ensemble_pipeline.add_model(RandomForest)
ensemble_pipeline.add_model(Linear Model)
ensemble_pipeline.add_model(XGBoost)
ensemble_pipeline.fit()在实际项目中的应用
最后通过一个实际项目示例来展示 evalml 的应用。假设有一个金融欺诈检测的任务可以轻松地使用 evalml 构建并优化模型
# 加载金融欺诈数据集
fraud_X, fraud_y load_fraud_dataset()# 划分数据集
fraud_X_train, fraud_X_test, fraud_y_train, fraud_y_test evalml.preprocessing.split_data(fraud_X, fraud_y, problem_typebinary)# 初始化 AutoMLSearch
fraud_clf evalml.AutoMLSearch(fraud_X_train, fraud_y_train, problem_typebinary, objectivef1)# 执行自动化模型选择
best_fraud_pipeline fraud_clf.search()总结
在本文中深入介绍了 evalml 库中的自动化模型选择功能这是 evalml 强大的自动化机器学习框架的核心之一。通过 AutoMLSearch 对象evalml 能够在给定的问题类型和目标函数下智能地选择并训练多个模型并返回性能最佳的模型。这一功能极大地简化了模型开发的流程使得开发者能够更专注于问题本身而无需花费大量时间尝试不同的模型和参数组合。
初始化 AutoMLSearch 非常简便只需提供训练数据、目标列、问题类型和优化目标等信息。执行自动化模型选择后可以查看每个模型的性能结果并获得最佳模型的详细信息。最佳模型一旦确定可以轻松地使用它进行预测。如果需要进一步优化evalml 甚至提供了调整超参数的功能以进一步提升模型性能。
总体而言evalml 的自动化模型选择功能为机器学习开发带来了巨大的便利。通过在给定时间内智能地搜索和选择模型evalml 提高了模型开发的效率使得机器学习项目更具可行性。这一框架的出现为开发者提供了更高效、更智能的机器学习工具未来其在自动化机器学习领域将持续发挥重要作用。 Python学习路线 更多资料获取 个人网站ipengtao.com
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