[机器学习]AutoML --- TOPT

 

TPOT介绍

　

　　自动化机器学习（AML）是一种流水线（也称管线），它能够让你自动执行机器学习（ML）问题中的重复步骤，从而节省时间，让你专注于使你的专业知识发挥更高价值。 最重要的是，它不仅是一些模糊的想法，而且还有一些基于标准python ML包建立的应用包，如scikit-learn。

　　在这种情况下，任何熟悉机器学习的人都可能会回想起网格搜索（grid search）这个概念。 他们这样想是完全正确的。 实际上，AML是在scikit-learn中应用的网格搜索的扩展，而不是迭代这些值预先定义的集合和其组合，它通过搜索方法，特征，变换和参数值来获得最佳解决方案。 因此，AML“网格搜索”不需要在可能的配置空间上进行详尽的搜索 - AML有一个很赞的应用叫做TPOT包，其提供了像 遗传算法这样的应用，可用来在某个配置中混合各个参数并达到最佳设置。

TPOT 是一个 Python 编写的软件包，利用遗传算法行特征选择和算法模型选择，仅需几行代码，就能生成完整的机器学习代码。

TPOT github：https://github.com/rhiever/tpot
TPOT 官方文档：http://rhiever.github.io/tpot/

众所周知，一个机器学习问题或者数据挖掘问题整体上有如下几个处理步骤：从数据清洗、特征选取、特征重建、特征选择、算法模型算法和算法参数优化，以及最后的交叉验证。整个步骤异常繁琐，但使用TPOT可以轻松解决特征提取和算法模型选择的问题，如下图阴影部分所示。

从下图对MNIST数据集进行处理的流程可以看到，TPOT可以轻松取得98.4%的结果，这个结果还是很不错的（在传统方法中，TPOT暂时没有添加任何神经网络算法，如CNN）。最最重要的是TPOT还可以将整个的处理流程输出为Python代码，好激动啊有木有！Talk is simple，show you the code。

 

TPOT安装

TPOT是运行在Python环境下的，所以你首先需要按照相应的Python库：

• NumPy
• SciPy
• scikit-learn
• DEAP
• update_checker
• tqdm

此外TPOT还支持xgboost模型，所以你可以自行安装xgboost。

pip install xgboost

最后安装

pip install tpot

TPOT安装可以参考官方文档，也可以直接到github项目页面提交issue。

TPOT例子

1.IRIS

TPOT使用起来很简单：首先载入数据，声明TPOTClassifier，fit，最后export代码。

from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy as np

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data.astype(np.float64),
    iris.target.astype(np.float64), train_size=0.75, test_size=0.25)

tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, verbosity=2)
tpot.fit(X_train, y_train)
print(tpot.score(X_test, y_test))
tpot.export('tpot_iris_pipeline.py')

生成的tpot_iris_pipeline.py是这样的：

import numpy as np

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline, make_union
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer, PolynomialFeatures

tpot_data = np.recfromcsv('PATH/TO/DATA/FILE', sep='COLUMN_SEPARATOR', dtype=np.float64)
features = np.delete(tpot_data.view(np.float64).reshape(tpot_data.size, -1), tpot_data.dtype.names.index('class'), axis=1)
training_features, testing_features, training_classes, testing_classes = \
    train_test_split(features, tpot_data['class'], random_state=42)

exported_pipeline = make_pipeline(
    PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False),
    LogisticRegression(C=0.9, dual=False, penalty="l2")
)

exported_pipeline.fit(training_features, training_classes)
results = exported_pipeline.predict(testing_features)

2.Titanic Kaggle

由于TPOT并不包含数据清洗的功能，所以需要人工进行数据清洗，整个例子代码，最后生成的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# NOTE: Make sure that the class is labeled 'class' in the data file
tpot_data = pd.read_csv('PATH/TO/DATA/FILE', delimiter='COLUMN_SEPARATOR')
training_indices, testing_indices = train_test_split(tpot_data.index, stratify = tpot_data['class'].values, train_size=0.75, test_size=0.25)

result1 = tpot_data.copy()

# Use Scikit-learn's PolynomialFeatures to construct new features from the existing feature set
training_features = result1.loc[training_indices].drop('class', axis=1)

if len(training_features.columns.values) > 0 and len(training_features.columns.values) <= 700:
    # The feature constructor must be fit on only the training data
    poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
    poly.fit(training_features.values.astype(np.float64))
    constructed_features = poly.transform(result1.drop('class', axis=1).values.astype(np.float64))
    result1 = pd.DataFrame(data=constructed_features)
    result1['class'] = result1['class'].values
else:
    result1 = result1.copy()

result2 = result1.copy()
# Perform classification with an Ada Boost classifier
adab2 = AdaBoostClassifier(learning_rate=0.15, n_estimators=500, random_state=42)
adab2.fit(result2.loc[training_indices].drop('class', axis=1).values, result2.loc[training_indices, 'class'].values)

result2['adab2-classification'] = adab2.predict(result2.drop('class', axis=1).values)

 

TPOT Notes

 

1. TPOTClassifier()

TPOT最核心的就是整个函数，在使用TPOT的时候，一定要弄清楚TPOTClassifier()函数中的重要参数。

• generation：遗传算法进化次数，可理解为迭代次数
• population_size：每次进化中种群大小
• num_cv_folds：交叉验证
• scoring：也就是损失函数

generation和population_size共同决定TPOT的复杂度，还有其他参数可以在官方文档中找到。

 

TPOT 大规模数据上的一些tips

TPOT在处理小规模数据非常快，结果很给力。但处理大规模的数据问题，速度非常慢，很慢。所以在做数据挖掘问题，可以尝试在数据清洗之后，抽样小部分数据跑一下TPOT，最初能得到一个还不错的算法。

一些建议：

1. Set n_jobs=1 for TPOT object and make sure there are enough RAM to avoid memory issue;
2. Use TPOT light configuration;
3. Apply MDR or other features selection/dimension reduction algorithms for reducing feature numbers before using TPOT.

As TPOT is based on scikit-learn, it supports large-scale ML about as well as scikit-learn does (i.e., not great). My recommendation is to look into ML packages based on TensorFlow and/or that have GPU support to scale ML to that size of data.

 

If you plan to use Dask for parallel training, make sure to install dask[delay] and dask_ml.