Scikit-Learn 高级教程——自动化机器学习

人类群星闪耀时

发布于 2024-01-29 08:54:35

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发布于 2024-01-29 08:54:35

文章被收录于专栏：数据结构和算法数据结构和算法

Python Scikit-Learn 高级教程：自动化机器学习

自动化机器学习是通过自动搜索和选择最佳模型及其超参数的过程，以简化机器学习任务的一种方法。Scikit-Learn 中提供了 AutoML 工具，本篇博客将详细介绍如何使用 AutoML 来自动化机器学习任务。

1. 安装 AutoML 包

首先，确保你已经安装了相应的 AutoML 包。Scikit-Learn 提供了一些 AutoML 工具，其中一种常用的是 TPOT。

pip install tpot

2. 使用 TPOT 进行自动化机器学习

下面是一个简单的示例，演示了如何使用 TPOT 来自动搜索最佳的分类模型和超参数。

from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义 TPOTClassifier
tpot = TPOTClassifier(
    generations=5,  # 进化的代数
    population_size=20,  # 每代的种群大小
    random_state=42,
    verbosity=2,  # 输出详细信息
    n_jobs=-1  # 使用所有可用的 CPU 核心
)

# 开始自动搜索
tpot.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = tpot.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("最佳模型准确性:", accuracy)

# 保存最佳模型
tpot.export('best_model.py')

在这个例子中，TPOTClassifier 将根据指定的配置进行进化搜索，以找到最佳的模型和超参数。在搜索完成后，我们可以使用找到的最佳模型进行预测，并计算其在测试集上的准确性。

3. 自动化回归问题

同样，TPOT 也可以用于解决回归问题。下面是一个回归问题的示例：

from tpot import TPOTRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载示例数据集
boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义 TPOTRegressor
tpot_regressor = TPOTRegressor(
    generations=5,  # 进化的代数
    population_size=20,  # 每代的种群大小
    random_state=42,
    verbosity=2,  # 输出详细信息
    n_jobs=-1  # 使用所有可用的 CPU 核心
)

# 开始自动搜索
tpot_regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = tpot_regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("最佳模型均方误差:", mse)

# 保存最佳模型
tpot_regressor.export('best_model_regression.py')