Karar Ağacı Modelleri Anlamak
Karar ağaçları hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan temel bir denetimel öğrenme algoritmalarının sınıflandırılmasıdır. - bir ağaç benzeri kararların grafiği ve olası sonuçları - her bir dalın bir modelde test etmesi gerektiğini çok iyi yorumlamaktadır, her bir dal testin bir sonucuna karşılık gelir ve her bir broşürde bir sınıf etiketi veya sayısal tahmin tutar.Bu şeffaflık sağlık, finans ve üretim gibi alanlarda popüler kalır.
Ancak, basitliğine rağmen, karar ağaçları, yapılandırmalarına oldukça hassastır. hiperparametrelerdeki küçük değişiklikler ağaç derinliğini dramatik bir şekilde değiştirebilir ve genelleştirme yeteneği olmadan, dikkatli bir ayar olmadan, bir ağaç eğitim verileri üzerinde optimize edebilir - anlamlı ilişkileri yakalamak için çok sığması. Doğru dengeyi bulma süreci model seçimi olarak bilinir ve uygulamalı bir makine öğreniminde temel bir zorluktır.
Hiperparametrenin Kompleksi Tuning
Karar ağacı algoritmaları, ağacın nasıl inşa edildiğini kontrol eden birkaç hiperparametre ortaya koyar. Anahtar parametreler şunları içerir:
- [FONT:0)Maximum derinliği:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici: 0 ) Ağacın içindeki seviyeleri sınırlar. Daha derin bir ağaç daha karmaşık etkileşimleri modelleyebilir, ancak aşırı risklere aşırılık sağlayabilir.
- [FONT:0) Kalıntı örnekleri yaprak başına:) Bir yaprak node oluşturmak için gerekli minimum eğitim örneklerini belirtir. Büyük değerler daha genel bölmeleri teşvik eder.
- [FONT:0) Ayrılma örnekleri:[Dönetici: 0,4|Döneticileri bir bölme yapmak için gerekli olan minimum sayıda örnek, bu da çok fazla granular olan bölünmeleri önler.
- [FONT=0)Maximum özellikleri:[Dönetici:[Dönetici:0)[Döneticileri en iyi bölünmeye baktığımızda kabul edilen özelliklerin sayısını kontrol eder. Küçük değerler rastgeleliği arttırır ve aşırı yüklemeyi azaltabilir.
- [FONT:0)Criterion:[Dönetici: 1) Gini impurity veya entropi sınıflama için, ve meydan okuma için (MSE) anlamına gelir.
- [FONT:0]Splitter:[Dönetici:[Dönetici: 0) Her bir düğümde bölünmeyi seçmek için strateji. Standart “en iyi” strateji tüm olası bölünmeleri değerlendirir, “random” rastgele bir alt set seçilir.
- [FONT:0)Minimum yetersizlik azalır: Bir bölünmeyi haklı çıkarmak için bir eşin düşmesi gerekir.
- [FONT:0) Sınıf ağırlığı:[Dönetici: 1) Sınıf dengesizliği, sınıfsal azınlık sınıf sınıf sınıf sınıfsal azınlık sınıf sınıf sınıf sınıf sınıf sınıf sınıf sınıflarında yanlışlığa karşı hassasiyet gösterir.
Bu parametrelerin kombinasyonlarını incelemek pratik değildir, özellikle veri setleri boyut ve boyutsal olarak büyür. Veri bilim adamları genellikle otomatik arama alanı daraltmak için deneyim veya sezgiye güvenebilir, ancak daha sonra bile en uygun yapılandırma kaçırılabilir. Manual ayar aynı zamanda zaman alıcı olabilir - tek bir deney saatlerce sürebilir ve düzinelerce iş bir modelde bir araya gelmek için birkaç adım atabilir.Bu şişen otomatik model seçimi araçlarına ilham verdi.
AutoML nedir?
Otomatik Makine Öğrenme (AutoML) en iyi iş kurma, tasarım ve modellemeyi otomatik olarak kullanarak, model ve hiperparametreleri uygulama yöntemi ile sistematik olarak aramayı mümkün kılar. AutoML kapsamı, veri işleme öncesi, özellik mühendisliği, algoritma seçimi ve model dağıtımını, en etkili uygulama hiperparametre optimizasyonu ve model seçimi. AutoML frameworks sistematik olarak en iyi model ve hiperparametreleri tanımlamak için her yapılandırmayı değerlendirebilir.
AutoML, derin uzmanlık ihtiyacını azaltarak makine öğrenimine demokratikleşiyor. - A.Ş.A.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.
Grid Arama
Izgara arama en basit egzoz arama yöntemidir. Kullanıcı her hiperparametre için olası değerlerin bir setini belirtir ve araç her kombinasyonu değerlendirir. Örneğin, her bir broşürde maksimum derinlik ve minimum örnekleri ayarlamak istiyorsak, her biri için, grid arama alanları 25 kombinasyonlar.
Random Search
Bergstra ve Bengio (2012) tarafından tanıtıldı, belirli dağıtımlardan gelen hiperparametre değerleri. Tüm kombinasyonları test etmek yerine, sabit sayıda rastgele yapılandırmayı seçer. Şaşırtıcı bir şekilde, rastgele arama genellikle parametre başına daha farklı değerleri keşfeder, özellikle de bazı parametreler performans üzerinde küçük etkiye sahip olduğunda.
Bayesian Optimizasyon
Bayesian optimizasyonu, Gaussian süreçleri, rastgele ormanlar ve ağaç yapılandırılmış Parzen estimatörler (TPE) ile ilgili bir sonraki hiperparametreleri seçmek için daha az değerlendirme gerektirir. Ortak ek yapılandırmalar Gaussian süreçleri, rastgele ormanlar ve ağaç yapılandırılmış Parzen estimatörler (TPE). Bayesian optimizasyonlar (önemli bölgeler) ve sömürüyü seçmek için kullanılır (belirli iyi noktalara yakın olarak daha az değerlendirme gerektirir).
Diğer Gelişmiş Yöntemler
Bu temel tekniklerin ötesinde, AutoML araçları dahil:
- [FONT:0]Evolutionary algoritmaları[[Dönetici: 1)) (örneğin, genetik programlama) nesiller üzerinde bir model popülasyonu evrimleştiren modeller.
- [FONT:0]Hyperband[[Dönetici:2) ve [[Dönetici:2) [Dönetici:0)) ve erken dönem fakirlere yönelik kaynakları dinamik olarak tahsis eden.
- [FONT:0)Neural Architecture Search (NAS)), derin öğrenme için, karar ağaçları için daha az ilgili olsa da.
- [FONT:0)Ensemble seçimi[[Dönetici:0) AutoML'nin performans geliştirmek için birden çok model birleştirdiği yer.
Karar Ağaçları için Popüler AutoML Frameworks
Birkaç açık kaynak ve ticari AutoML platformları, arama alanında karar ağacı algoritmaları içerir. İşte en belirgin:
[0]Auto-sklearn[[Dönem: 1)
Auto-sklearn, scikit-learn için bir damla yedektir. Bayesian optimizasyonunu sıcak başlangıç için meta-öpektif olarak kullanır. Ayrıca, karar ağaçları, rastgele ormanlar, gradient güçlendirme makineleri ve daha fazlası dahil olmak üzere geniş bir sınıflandırıcıları değerlendirir.
[FONT=0)H2O AutoML[[Dönemli: 1)
H2O'nun AutoML platformu ölçeklenebilirlik ve işletme kullanımı için tasarlanmıştır. Karar ağaçları, rastgele ormanlar, XGBoost, LightGBM ve derin öğrenme, ve sonra onları birleştirmek için bir aksesuar Ensemble modeli kullanır. Hyperparameter ayarlandığında rastgele arama ve önceden tanımlanmış parametre aralıkları ile yapılır. H2O AutoML eksik değerlerin otomatik olarak kullanımı, kategorical encoding ve erken durdurmayı sağlar.
[FONT=0)
TPOT (Tree-based pipeline Optimizasyon Tool) genetik programlamaya dayanan bir AutoML sistemidir. Tüm makine öğrenme hatlarına sahiptir, özellikle de tasarım seçimi, ön işleme ve model seçimi dahil. Karar ağaçları, temel öğrencilerden biri TPOT'un seçim yapmasıdır.
[0]Google Cloud AutoML[[Dönemli:0)
Google Cloud AutoML, minimum çaba ile özel modeller inşa etmek için yönetilen bir hizmet sağlar. Altta yatan mimari kamuya açık olarak belgelenmediğinde, gradient gibi ağaç bazlı modelleri tabular için güçlendirmiş ağaçlar içerir. Platform veri bölmesi, hiperparametre ayarlanması ve dağıtım otomatik olarak.
[0]AutoGluon[Döntilmişler[Dönler: 1 )
Amazon tarafından geliştirilen AutoGluon basit ve sağlamlığa odaklanır. Otomatik olarak Bayesian optimizasyon ve onları ensemble ile birleştirir. Otomatik tabular tahmin aracı, devlet-of-the-art sonuçları için birçok kriter veri kümesiyle bilinen bir testtir. AutoGluon, Bayesian optimizasyon ve modelleme modellerini kullanarak bir kombinasyon kullanır.
Step-by-Step: AutoML'yi Tune'ye Kullanın
Süreci göstermek için, klasik UCI Kalp Hastalığı veri setini kullanarak ikili sınıflandırma görevi düşünün. Hedef, yaş, kolesterol ve göğüs ağrısı türü gibi niteliklere dayanan kalp hastalığı varlığını tahmin etmektir.
1. Verilere Hazırlayın
Veri kümesini temizleyin, eksik değerleri ele alın ve kod kategorical değişkenleri. Çoğu AutoML araçları ya bu adımları otomatik olarak gerçekleştirir veya bunları kontrol etmek için parametreler sağlayabilir. Örneğin, H2O AutoML'de, kategorik sütunları ve aracı genişletebilirsiniz.
2. Bir AutoML Framework Framework seçin
Çevrenize uygun bir çerçeve seçin. Python kullanıcıları için Auto-sk learning veya TPOT hafif seçimlerdir. Daha büyük veri setleri veya üretim ihtiyaçları için H2O AutoML veya AutoGluon tercih edilebilir.
3. Aramayı yapılandırın
Örnek olarak, Auto-sklearn otomatik olarak hesaplanan sürümler için otomatik olarak ayarlar ayarlandığında, [[Dönem:0), [[ENFLT:0,0) vb., s.
4. AutoML Process'ı çalıştırın
Aramayı yürütür. Çerçeve hiperparametre uzayında karar ağacı modellerini eğitecek ve değerlendirecektir.Performans performans ölçümlerini (örneğin, AUC, doğruluk, F1) geçerli bir kurulum seti üzerinde. Gelişmiş araçlar da çapraz-validasyon kullanabilirsiniz; bazı araçlar canlı liderboardlar sağlar.
5. En İyi Modeli Evaluate
Tamamlandığında, üst düzey bilgilendirici karar ağacı konfigürasyonunu inceler. Bir toplantı sırasında performansını kontrol edin.Kayıtlanabilirliği sağlamak için ağaç yapısını görselleştirmek daha az yorumlanabilir olabilir.Eğer en iyi model rastgele bir orman veya gradient güçlendirme en doğru şekilde yapılırsa, doğruyu ve açıklanabilirliği göz önünde bulundurun.
6. İş veya Refine
Modelin bir üretim formatına (örneğin, PMML, ONNX veya seçici) alternatif olarak, aramayı en iyi parametreler etrafında yoğunlaştırarak daha da rafine etmek isteyebilir veya AutoML işlemi tarafından keşfedilen özel mühendislik adımlarını entegre ederek.
Automating Decision Tree Selection
- [FONT:0) Zaman verimliliği:[Dönetici:[Dönetici:0) AutoML paralel olarak binlerce konfigürasyonu keşfedebilir, manuel bir veri bilim insanı haftalarını ne alabilir.
- [FONT:0)Superior performansı:[[Dönetici:[Dönetici:0) Otomatik arama genellikle daha yüksek doğruluk, hassasiyet veya hatırlamaya giden hiperparametre kombinasyonlarını keşfeder.
- [FONT:0]İnsan önyargısının geri çekilmesi:[Dönetici:[Dönetici:0) Veri bilim adamları belirli parametre varsayılanleri tercih edebilir (örneğin, max derinlemesine=10). AutoML bu tür önyargılar olmadan alanı keşfeder.
- [FONT:0)Reproducability[[Dönetici: AutoML iş akışları aynı rastgele tohumla sürüm kontrollü ve yeniden çalıştırılabilir, aynı sonuçları verir - denetim izlerini ve düzenleyici uyum için kritik.
- [FONT:0) Accessibility[[Döneticiler, hiperparametre ayarını derin bilgi olmadan etkili bir karar ağacı modelleri inşa edebilir, makine öğrenimine organizasyonlarda daha erişilebilir hale getirebilir.
- [FONT=0)Automatic özellik mühendisliği[[Dönetici: Bazı AutoML araçları da yeni özellikler üretiyor (örneğin, polinom kombinasyonlar, binning) karar ağacı performansını artırmak, bir manuel ayar tipik olarak ihmal ediyor.
Sınırlar ve Tahminler
Avantajlarına rağmen, AutoML bir panacea değildir. Limitlerini anlamak gerçekçi beklentiler oluşturmaya yardımcı olur.
C ⁇ Maliyet
AutoML, büyük veri setlerinde yüzlerce model değerlendirmeyi yürüterek kaynak tabanlı çözümler yardımı gerektirir, ancak maliyetler bütçe ve erken duraklama teknikleri oluşturmak akıllıcadır.
Aşırılık Riski
AutoML büyük bir alanı ararken, geçerlilik verileri üzerinde iyi performans gösteren bir yapılandırma bulabilir, ancak görünmeyen veriler üzerinde başarısız olur. Bu, çapraz-validasyon kullanarak azaltılır, ancak arama çok agresif olsa da sorun kalır. Bazı çerçeveler parsimony cezaları ile daha basit modelleri uygular.
Terzibilite kaybı
Karar ağaçları doğal olarak yorumlanabilir, ancak AutoML son derece derin bir ağaç veya karmaşık bir topluluk seçtiğinde, yorum zor olur.Eğer yorumlanabilirlik sıkı bir gerekliliktir, aramayı basit modeller veya SHAP gibi post-hoc açıklama yöntemlerini kısıtlamanız gerekebilir.
Data Quality'ye bağlı olarak
AutoML temel veri sorunlarını tamir etmiyor. Garbage in, çöpler geçerlidir. Eğer veri kümesinin gürültülü etiketler, ağır sınıf dengesizlikleri veya çok az örneği varsa, hiperparametre ayarını oluşturmadan önce verileri dikkatlice işlemez. AutoML.
Black Box Nature
Gelişmiş AutoML teknikleri (örneğin Bayesian optimizasyon, genetik programlama) neden belirli bir yapılandırmanın seçildiğini anlamak, bu da üretime olan güveni engelleyebilir. Bazı çerçeveler şeffaflığa kavuşturulacak kapsamlı deney logları sağlar.
MLOps ve Production Workflows'a entegrasyon
AutoML ile modelleme modeli seçimi doğal olarak olgun bir MLOps boru hattına uygundur. AutoML adım, yeni veriler toplandığında, veri yönlendirmesi üzerinde modelleme modelleri veya veri yönlendirmesi hakkında bilgi edinmek için kolayca tetiklenebilir. Birçok AutoML araçları ihracat modelleri standart formatlarda REST API veya gömülü yazılım sistemleri ile hizmet edilebilir.For decision tree, hafif uygulamalar (e.g., scikit- learning) kenar cihazları veya düşük çözünürlük sistemleri hakkında dağıtması kolaydır.
OtomatikML'yi sağlam deney izleme ile eşleştirmek önemlidir. MLflow veya Neptün gibi araçlar tüm hiperparametre kombinasyonlarını ve performans ölçümlerini, denetim edilebilirliği ve karşılaştırmayı çalıştırılabilir. Veriler ve kod için birleşik altyapı kodu için sürüm kontrolü (e.g., Docker, Kubernetes) AutoML sürecinin yenidenroducible ve ölçeklenebilir olmasını sağlar.
Future Yol Tarifi
AutoML alanı önceden gelişmeye devam ediyor. Meta-öğrenme, geçmiş deneylerden yeni başlayan yenileri sıcak başlatmak için öğrenilen modeller, Auto-sk learning gibi çerçeveler tarafından zaten kullanılmaktadır. Future iyileştirmeler Auto-sk learning methods, otomatik özellik mühendisliği modellemeye bağlı olarak, ve causal inference ile entegrasyon. karar ağaçları için, ensembllerin doğruluğu ile küçük ağaçları birleştiren hibrit yaklaşımlar - Auto-sk learning makinelerin doğruluğu ile daha belirgin hale gelebilir -belirli arama alanlarında daha belirgin hale gelebilir.
Ayrıca, besleyici AutoML ortaya çıkıyor, hassas verilere merkezi olmayan dağıtılmış veri setlerine modelleme imkanı veriyor. Bu özellikle sağlık ve finans için ilgilidir, karar ağaçlarının ortak ve veri gizliliği düzenlemeleri katıdır.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
AutoML araçları ile karar ağacı modeli seçimi, hem verimlilik hem de model kalitesi konusunda önemli bir ilerlemeyi temsil eder.Sekizman optimizasyon, rastgele arama ve evrimsel teknikler, uygulayıcılar, büyük miktarda manuel iş kurtarma yaparken hızlı bir şekilde hiperparametre yapılandırmalarını belirleyebilirler. Auto-sklearn, H2O AutoML, TPOT ve AutoGluon bu erişilebilirliği hem de uzmanlara ve entegrasyon tekniklerine, MLOps boru hatlarına entegre edebilir ve modeller zaman içinde mevcut ve güvenilir kalır.
Hesap maliyetlerine ve dikkatli bir doğrulama ihtiyacına rağmen, faydaları - adaylık kazanımları, zaman tasarrufları, yenidenroditebilite ve demokratikleşme - açıkça aşağı yukarı doğru yukarı doğru yukarı doğru yukarı doğru. AutoML teknolojisi olguns olarak, her makine öğrenme uygulayıcının aracının vazgeçilmez bir bileşeni haline gelecektir, özellikle birçok endüstride temel olarak görülen yorumlanabilir ağaç tabanlı modeller.
hiperparametre optimizasyonu ve AutoML çerçeveleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için, [[Auto-sk learning) [FONTD:2|S][/FONT][/FONT=[D) ve [[DNTD[D][/FONT=FONT=[FONT=FONT=FONT=3) .