Pysamlam

叮～AutoML自动化机器学习入门指南，来了

之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。

从Google Cloud绘制的AutoML的工作原理图可以看出，我们使用者只需要给其提供数据源，以及好坏样本（或者不需要），然后后面的一切都交给AutoML组件去完成。

???? AutoML的关键节点

我们可以认识到AutoML大大降低了机器学习模型的开发门槛，但是我们还是需要了解这里面的原理的，这里涉及了机器学习的几个关键节点的内容，需要我们特别关注。

其中最为重要的是自动化特征工程了，一般缩写为“Auto FE”，主要是包括了预处理、特征选择、特征提取、元学习等等的操作，把每一个环节的处理逻辑写到脚本里，结合一些策略让逻辑更加科学，结果更加合理。

第二个就是自动化模型选择，也叫Automated Model Selection，简称AMS，就是根据实际的数据来选择合适的算法。因为大多数的算法都是有超参数的，这时候AutoML是需要进行自动化的超参数优化的，英文叫做Hyperparameter Optimization，简称HPO，在学习中了解到这块的知识研究还是蛮丰富的，主要有下面的一些方法：

基于贝叶斯优化的超参数优化 Bayesian Optimization
基于进化算法的超参数优化 Evolutionary Algorithms
基于本地搜索的超参数优化 Local Search
基于随机搜索的超参数优化 Random Search
基于粒子群优化算法的超参数优化 Particle Swarm Optimization
基于元学习的超参数优化 Meta Learning
基于迁移学习的超参数优化 Transfer Learning

还有一个概念就是NAS，即Neural Architecture Search（神经网络结构搜索），因为目前深度学习应用很广泛了，很多时候是需要搭建一个深度神经网络，这里面涉及的参数是真的多，按照传统的超参数优化的方法显得十分吃力，所以也有了这个NAS的概念，而关于NAS的研究方法，主要有下面几种：

基于进化算法的超参数优化 Evolutionary Algorithms
基于元学习的超参数优化 Meta Learning
基于迁移学习的超参数优化 Transfer Learning
基于本地搜索的超参数优化 Local Search
基于强化学习的超参数优化 Reinforcement Learning
基于Network Morphism
基于 Continuous Optimization优化

???? 市面上的AutoML产品

目前AutoML工具我们可以从两个途径来进行获取学习：

开源框架：如Auto-Keras、Auto-sklearn等开源工具
商业服务：如Google Cloud、Microsoft Azure等

从Awesome-AutoML-Papers（https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers#projects）里有一张AutoML工具的对比图，大家可以浏览一波。

名称	支持类型	编程语言
AdaNet	NAS	Python
Advisor	HPO	Python
AMLA	HPO, NAS	Python
ATM	HPO	Python
Auger	HPO	Python
Auto-Keras	NAS	Python
AutoML Vision	NAS	Python
AutoML Video Intelligence		Python
AutoML Natural Language	NAS	Python
AutoML Translation	NAS	Python
AutoML Tables	AutoFE, HPO	Python
auto-sklearn	HPO	Python
auto_ml	HPO	Python
BayesianOptimization	HPO	Python
BayesOpt	HPO	C++
comet	HPO	Python
DataRobot	HPO	Python
DEvol	NAS	Python
Driverless AI	AutoFE	Python
FAR-HO	HPO	Python
H2O AutoML	HPO	Python, R, Java, Scala
HpBandSter	HPO	Python
HyperBand	HPO	Python
Hyperopt	HPO	Python
Hyperopt-sklearn	HPO	Python
Hyperparameter Hunter	HPO	Python
Katib	HPO	Python
MateLabs	HPO	Python
Milano	HPO	Python
MLJAR	HPO	Python
nasbot	NAS	Python
neptune	HPO	Python
NNI	HPO, NAS	Python
Optunity	HPO	Python
R2.ai	HPO	------
RBFOpt	HPO	Python
RoBO	HPO	Python
Scikit-Optimize	HPO	Python
SigOpt	HPO	Python
SMAC3	HPO	Python
TPOT	AutoFE, HPO	Python
TransmogrifAI	HPO	Scala
Tune	HPO	Python
Xcessiv	HPO	Python
SmartML	HPO	R

???? AutoML学习框架——auto-sklearn介绍与入门

这里会简单地讲一下auto-sklearn的框架，让大家对这个学习框架有一定的了解，接下来就会拿官方的栗子来说明一下怎么使用，然后罗列一下这个auto-sklearn可以做什么内容，让大家对这个框架的功能有一定的了解。

二话不说，先在本地安装一下这个包，直接pip install auto-sklearn走起，如果安装失败可能是因为缺少依赖项，可以试试：

curl https://raw.githubusercontent.com/automl/auto-sklearn/master/requirements.txt | xargs -n 1 -L 1 pip install

如果出现Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused的报错，初步估计是DNS污染，可以查看相关攻略：https://github.com/hawtim/blog/issues/10

如果安装失败，可以按照官网网站的指导再试试：https://automl.github.io/auto-sklearn/master/installation.html

???? AutoSklearnClassifier(分类)

我们直接在官方文档里看下这个API的参数，如下图所示：

参数的数量还是蛮多的，我们简单介绍两个Parameters：

time_left_for_this_task：int类型，默认3600秒
时间限制是针对模型参数搜索的，我们可以通过加大这个值来增加模型训练的时间，有更大的机会找到更好的模型。
per_run_time_limit：int类型, 默认值为参数time_left_for_this_task值的1/10
这个时间限制是针对每次模型调用的，如果模型调用时间超出这个值，则会被直接终止拟合，可以适当加大这个值。

简单调用一下：

# 导入相关包
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
import warnings
from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier
warnings.filterwarnings('ignore')  # 忽略代码警告

# 导入手写数字的数据集
digits = load_digits()  # 加载数据集

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)  # 切分数据集

# 调用Auto-sklearn
# 限制算法搜索最大时间，更快得到结果
auto_model = AutoSklearnClassifier(
    time_left_for_this_task=120, per_run_time_limit=10)

# 训练模型
auto_model.fit(X_train, y_train)  
# 用测试集评估模型效果
auto_model.score(X_test, y_test)

???? AutoSklearnRegressor(回归)

我们继续看官方文档里的API参数，如下图所示：

参数也是照样很多，

time_left_for_this_task：int类型，和上面的分类API是一样的参数
per_run_time_limit：int类型，和上面的分类API是一样的参数
ensemble_size：int类型,默认是50
从算法中选择构建为集成模型的数量

总结来说这两个API的参数几乎是一样的，正所谓一份学习double享受，jeng！同样的我们简单地调用一下，这次我们用房价预测的数据集，这是一个很经典的回归算法的数据集。

# 导入相关包
from sklearn.datasets import load_boston
from autosklearn.regression import AutoSklearnRegressor

# 导入数据集
boston = load_boston()  # 加载数据集

# 限制算法搜索最大时间，更快得到结果
auto_model = AutoSklearnRegressor(
    time_left_for_this_task=120, per_run_time_limit=10)
auto_model.fit(boston.data, boston.target)

# 查看模型效果，用R方来看
auto_model.score(boston.data, boston.target)

???? Auto-sklearn支持的Metrics方法

我们评估一个机器学习模型的好坏需要量化的指标，而我们常用的几个像准确率、AUC、ROC、f1等等，在这里是否也支持呢？我们可以看看：

print("Available CLASSIFICATION metrics autosklearn.metrics.*:")
print("\t*" + "\n\t*".join(autosklearn.metrics.CLASSIFICATION_METRICS))

print("Available REGRESSION autosklearn.metrics.*:")
print("\t*" + "\n\t*".join(autosklearn.metrics.REGRESSION_METRICS))

Available CLASSIFICATION metrics autosklearn.metrics.*:
        *accuracy
        *balanced_accuracy
        *roc_auc
        *average_precision
        *log_loss
        *precision
        *precision_macro
        *precision_micro
        *precision_samples
        *precision_weighted
        *recall
        *recall_macro
        *recall_micro
        *recall_samples
        *recall_weighted
        *f1
        *f1_macro
        *f1_micro
        *f1_samples
        *f1_weighted
Available REGRESSION autosklearn.metrics.*:
        *r2
        *mean_squared_error
        *mean_absolute_error
        *median_absolute_error

我们可以看出其实大多数的评估指标都涵盖了，具体怎么用，建议可以去看看官方文档看看例子～

???? AutoDL学习框架——auto-keras介绍与入门

介绍完了机器学习框架的原理以及其中一个产品的简单使用，顺便也介绍下深度学习的自动化机器学习框架，深度学习在近几年十分大热，神经网络在很多时候的表现也是让人吃惊，确实也很有必要去了解一下。

towardsdatascience.com

可以从上图看出目前最流行的深度学习框架有TensorFlow、Keras和PyTorch，今天我们不展开这些框架的学习，篇幅有限也不好展开（主要是我也不熟哈哈哈），我们今天就来讲讲Auto-Keras的简单使用，毕竟今天的主要还是自动化机器学习。

Auto-Keras框架是由DATA Lab开发的，由Keras官方团队维护。它主要提供了神经结构搜索（NAS）和超参数自动优化（HPO），其后端依赖于scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，我们还是把一些常用的地址贴一下：

官方网站：https://autokeras.com/
GitHub地址：https://github.com/keras-team/autokeras

安装的话也是比较简单，可以使用pip的方式进行安装，不过目前AutoKeras只支持Python >= 3.5 and TensorFlow >= 2.3.0：

pip3 install git+https://github.com/keras-team/[email protected]
pip3 install autokeras

我们从官网文档里可以看出主要是支持图片分类、图片生成、文本分类、文本生成等，算是涵盖了计算机视觉和自然语言处理的常用应用场景了。

import sys
sys.path.append("autokeras")  # 链接到 Auto-Keras 库

???? ImageClassifier（图片分类）

同样的，我们可以看看官方文档：

调用栗子：

我们导入自带的MNIST手写字符分类数据集，样本数据形状为28x28的灰度图像，已经转为了numpy数组。

# 导入相关包
import tensorflow as tf
from autokeras.image.image_supervised import ImageClassifier

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 实例化模型，verbose=True 输出训练过程参数
clf = ImageClassifier(verbose=True)  
# 训练模型，最大时间设为 30 分钟
clf.fit(X_train, y_train, time_limit=30 * 60)  
# 评估模型
clf.evaluate(X_test, y_test)

那如果是针对那些数据集本身是图片的呢，又可以如何操作？也可以参考下面的例子：

# 下载图片数据
!wget -nc "https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1357/load_raw_image_data.zip"
!unzip -o "load_raw_image_data.zip"  # 解压数据

# 导入相关包
import pandas as pd
from autokeras.image.image_supervised import load_image_dataset

# 读取数据
X_train, y_train = load_image_dataset(
       ="load_raw_image/train/label.csv", images_path="load_raw_image/train")
X_test, y_test = load_image_dataset(
    csv_file_path="load_raw_image/test/label.csv", images_path="load_raw_image/test")

# 实例化模型，verbose=True 输出训练过程参数
clf = ImageClassifier(verbose=True)  
# 训练模型，最大时间设为 30 分钟
clf.fit(X_train, y_train, time_limit=30 * 60)  
# 评估模型
clf.evaluate(X_test, y_test)

???? TextClassifier（文本分类）