什么是机器学习中的TPOT AutoML？

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自动化最佳机器学习管道对于数据科学家而言变得极其重要。TPOT（基于树的管道优化工具）是一个优秀的机器学习库，它消除了对手动和耗时的任务的需求，例如特征工程、算法选择和超参数调整。

TPOT 的一些关键点如下所示

使用 TPOT 简化管道优化

传统的机器学习工作流程通常涉及大量的实验来找到最佳模型。TPOT 通过采用遗传编程（一种进化算法）来简化此过程，该算法可以自动探索大量的潜在管道空间并智能地识别最有希望的管道。

定制和灵活性

TPOT 提供定制选项，允许用户指定管道的搜索空间。他们可以指定预处理技术、算法和超参数范围，将领域知识和约束条件纳入搜索过程。

并行和分布式处理

TPOT 支持并行和分布式计算，可以更快地探索搜索空间。它利用多个 CPU 内核或分布式计算集群来高效地优化管道。

评估和评分

TPOT 使用用户定义的评分指标评估管道的性能，使用交叉验证来估计对未见数据的性能并防止过拟合。可以使用准确性、精确度、召回率和 F1 分数等指标进行评估。

解释 TPOT 管道

TPOT 提供对生成的管道的洞察，帮助用户理解操作顺序和特征重要性。这有助于提高模型的可解释性，并有助于发现潜在的模式和决策过程。

自动化的特征工程和选择

TPOT 自动化特征工程和选择，考虑各种预处理技术以提高整体管道性能。它探索诸如缩放、规范化、插补和降维等技术来优化特征表示。

算法选择和超参数调整

TPOT 通过探索各种机器学习算法和超参数配置来进行广泛的算法选择。它采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术来自动调整超参数，从而提高模型性能。

导出优化的管道

一旦 TPOT 发现最佳管道，它就会提供导出优化代码的选项。这使得可以无缝集成到生产系统中或根据特定要求进行进一步定制。

您可以在您的机器学习工作流程中实现 TPOT！

要在您的机器学习中实现 TPOT，您可以按照以下一般步骤操作：

1. 安装 TPOT − 首先在您的机器上安装 TPOT。您可以使用 Python 的包管理器 pip 通过运行以下命令来安装 TPOT：

pip install tpot

2. 导入必要的库 − 在您的 Python 脚本或笔记本中，导入所需的库，包括 TPOT 和您将用于数据预处理和评估的任何其他库，例如 pandas 和 scikit-learn。

import tpot
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

3. 加载和预处理您的数据 − 使用 pandas 或其他首选方法加载您的数据集。执行任何必要的预处理步骤，例如处理缺失值、缩放特征或编码分类变量。

4. 拆分您的数据 − 使用 scikit-learn 中的 `train_test_split` 函数将您的数据集拆分为训练集和测试集。这将允许您评估 TPOT 生成的管道在未见数据上的性能。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 创建 TPOT 实例 − 根据您的问题类型（分类或回归），实例化 TPOT 分类器或回归器对象。

tpot_classifier = tpot.TPOTClassifier(generations=10, population_size=50, verbosity=2)

6. 将 TPOT 拟合到您的数据 − 使用 `fit` 方法将 TPOT 实例拟合到您的训练数据。

tpot_classifier.fit(X_train, y_train)

7. 评估 TPOT 管道 − TPOT 完成对最佳管道的搜索后，评估其在测试集上的性能。

y_pred = tpot_classifier.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

8. 访问最佳管道 − 您可以使用 `fitted_pipeline_` 属性访问 TPOT 发现的最佳管道。

best_pipeline = tpot_classifier.fitted_pipeline_

9. 导出和使用管道 − 如果您对最佳管道的性能满意，您可以将其导出为 Python 脚本以便稍后使用或集成到生产环境中。

tpot_classifier.export('tpot_pipeline.py')

10. 迭代和改进 − 尝试不同的 TPOT 配置，例如代数、种群规模和评分指标，以进一步提高管道的性能。根据需要迭代和改进该过程。

输出

Generation 1 - Current best internal CV score: 0.85
Generation 2 - Current best internal CV score: 0.86
Generation 3 - Current best internal CV score: 0.87
...
Generation 10 - Current best internal CV score: 0.89
Best pipeline: RandomForestClassifier(SelectPercentile(input_matrix, percentile=18), bootstrap=True, criterion=gini, max_features=0.55, min_samples_leaf=4, min_samples_split=14, n_estimators=100)

Accuracy: 0.88

输出显示了 TPOT 在几代中的进展，指示当前最佳交叉验证分数。最后，它显示了找到的最佳管道，包括所选算法和超参数设置。测试集上的准确性分数也显示出来，反映了最佳管道的性能。

结论

使用 TPOT，可以自动化特征工程、算法选择和超参数调整这些复杂且繁琐的任务，从而提高模型性能并提高生产力。TPOT 智能探索巨大搜索空间并在几代中改进管道的能力使其成为自动化机器学习工作流程的强大工具。