AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data

数据预处理、预测问题类型、训练预测集划分、模型选择

一、背后的技术

AutoGluon是一个Automl框架（Automl:自动对数据抽取特征并进行模型训练，其目的是尽量在不需要人的帮助下对输入进行特征的提取，选取适合的机器学习模型，对它进行训练）

目前市面上有多款Automl的框架，大部分Automl框架是基于超参数搜索技术，就是在数十或数百个超参数的候选中选取一个比较好的模型，希望通过这样避免人工调参。

Autogluon设计思路：想避免超参数的搜索，从而可以在相同的时间可以训练多个不一样的模型。
依赖于融合多个无需超参数搜索的模型，训练数10个臭皮匠希望合在一起打败诸葛亮

二、技术

1、stacking

在同一份数据上训练多个模型，模型输出进入线性模型，得到最终的输出。线性权重训练得到。

2、k则交叉bagging

bagging是训练同类型模型，采用不同初始权重或不同数据块，最后做平均。

fit(… , num_bag_folds=3)，那么就是对stacking中的每个模型，对它做3则交叉bagging。

3、多层stacking

将多个模型的输出和数据合并起来再做一次stacking,也就是在上面再训练多个模型，然后用一个线性模型得到一个输出。

防止过拟合，多层stacking往往是要配合k-则交叉bagging使用的，也就是这里的每个模型是k个模型的bagging，stacking的输出是指每个bagging模型的输出它对应的验证集上的输出的合并。

在autogluon里可以通过num_stake_levels=1和num_bag_folds=3来选择额外使用一次stacking，而且每个模型使用3则交叉bagging,因为这两个选项都会额外增加计算开销，所以需要用户在计算资源充分而且需要高精度模型的时候手动置零。

对结构化数据(csv)的自动ML。
1、集成多个模型堆叠分层训练，比寻找最好的更高效
2、评估多个AutoML平台
提供模型选择、集成、调参、特征工程、数据预处理、数据分离等策略。
自动识别数据类型并数据预处理。

使用

模型中的数据预处理：
预测问题类型： binary, multi-class classification or regression
数据预处理： model-agnostic preprocessing：文本数字等分类、
model-specific preprocessing

可以先自己对数据进行更好的预处理再调用。
API

1 from autogluon import TabularPrediction as task
2 predictor = task.fit("train.csv", label="class")
3 predictions = predictor.predict("test.csv")

最后

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