В этом руководстве мы рассмотрим различные методы и приемы выполнения классификации автоматизированного машинного обучения (AutoML) с использованием популярной библиотеки scikit-learn на Python. Мы рассмотрим различные подходы и предоставим примеры кода, которые помогут вам эффективно приступить к реализации моделей классификации AutoML. Давайте погрузимся!
Содержание:
-
Введение в классификацию AutoML
-
Предварительная обработка данных и разработка функций
-
Автоматический выбор функций
-
Выбор алгоритма и оптимизация гиперпараметров
-
Ансамблевые методы для классификации AutoML
-
Оценка модели и показатели эффективности
-
Пример: классификация AutoML с помощью scikit-learn
-
Вывод
-
Введение в классификацию AutoML:
- Что такое AutoML?
- Преимущества и проблемы классификации AutoML
- Знакомство с библиотекой scikit-learn
-
Предварительная обработка данных и разработка функций:
- Обработка пропущенных значений
- Кодирование категориальных признаков
- Масштабирование и нормализация функций
- Обработка несбалансированных наборов данных
-
Автоматический выбор функций:
- Выбор одномерных признаков
- Рекурсивное устранение функций (RFE)
- Важность функций с использованием древовидных моделей
-
Выбор алгоритма и оптимизация гиперпараметров:
- Поиск по сетке
- Случайный поиск
- Байесовская оптимизация с использованием гауссовских процессов
- Генетические алгоритмы
-
Ансамблевые методы для классификации AutoML:
- Бэггинг (бутстрап-агрегирование)
- Бустинг (AdaBoost, градиентное повышение)
- Стекирование
-
Оценка модели и показатели эффективности:
- Матрица путаницы
- Точность, точность, полнота и показатель F1.
- Кривая ROC и показатель AUC-ROC
-
Пример: классификация AutoML с помощью scikit-learn:
- Пошаговый пример с использованием реального набора данных.
- Подготовка данных, обучение модели и оценка
- Обзор затронутых тем
- Важность AutoML в задачах классификации
- Дополнительные ресурсы и следующие шаги