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自动建模(AutoML)使用说明

最近更新时间:2019-08-22 20:32:47

半自动建模

  1. 登录【智能钛机器学习平台】,拖拽所选组件置于画布中。
  2. 单击组件,单击画布右侧参数配置区上方工具栏的【自动调参】,启动算法自动调参模式。

    3.配置算法参数,其中的调参算法目前TI支持贝叶斯调参网格调参随机调参三种调参方式:

贝叶斯调参:给定优化的目标函数,通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布。
网格调参:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果。
随机调参:从指定的分布中采样固定数量的参数设置,为每类超参数定义一个边缘分布,并在这些参数上采样进行搜索。
配置完所有的算法参数后,单击工具栏的运行按钮,启动任务运行。

  1. 对于运行效果良好的迭代,可将其作为节点导出至当前画布,单击【参数】,为节点命名并单击【节点导出】即可。

    导出后的节点默认直接与数据源进行连接,节点参数将默认填充迭代的具体值。

全自动建模

在不通过人为来设定参数的情况,通过某些学习机制,让系统智能地去调节这些超参数,让整个机器学习流程做到全自动化。

  1. 登录【智能钛机器学习平台】,建立一个全自动调参的任务。
    此步骤中需要先设置好数据源,将左侧自动建模(全自动AutoML)节点拖入至画布产生连接,便可启动一个 AutoML的任务。
  2. AutoML 节点的参数栏中,只需指定输入路径,进行简单的参数设置(迭代次数/迭代时间等)和资源参数设置,便可完成建模流程。

查看自动建模参数详情

用户可进行半自动与全自动建模参数的查看,方法如下:
1.单击组件,通过右键算法节点中的【自动调参详情】入口进行查看。

2.自动调参详情页面:

  • 上方展示的是算法的基本运行信息,如训练/验证数据量、开始运行时间、目标列和特征列等。
  • 下方分两个模块,模型指标参数详情。用户可以选择不同的评估指标来查看,模型指标模块主要以曲线呈现每一迭代的 AUC 效果。
  • 参数详情模块展示的是每一轮迭代的信息、AUC 值、运行状态及对应迭代的参数,单击参数展示被调的参数这一轮的具体值。