21、机器学习工作流扩展：从数据处理到模型训练

机器学习工作流扩展：从数据处理到模型训练

在机器学习领域，随着数据量的不断增长，如何扩展工作流以处理大规模数据成为了一个关键问题。本文将深入探讨在扩展机器学习工作流之前需要了解的内容，以及如何对建模管道进行扩展。

扩展前的准备

在扩展机器学习工作流之前，有几个重要的方面需要考虑，包括预测的可扩展性、训练数据的子采样以及可扩展的数据管理系统。

预测的可扩展性

生成预测时，任何时刻只需要在内存中保留单个实例的特征和已构建的机器学习模型。与模型训练不同，预测的可扩展性问题通常不需要更大的机器，而是需要更多的机器，以及一个高效的数据管理系统来控制它们。

如果需要更快地生成预测、处理更多的实例，或者处理缓慢的特征工程或预测过程，可以通过增加更多的机器，并将不同的实例子集发送到每个节点进行处理。假设拟合的模型分布在所有节点上，就可以在所有机器上并行生成预测，并将结果返回给中央数据库。

训练数据的子采样

在某些情况下，使用整个训练集和可用的 CPU 资源进行模型训练可能不可行。作为最后的手段，可以考虑在构建模型之前对训练数据进行子采样。

• 特征选择 ：数据集的广度常常会造成计算瓶颈。例如，基因组数据或文本分析数据中，可能包含数百万个特征。在这种情况下，可以通过特征选择消除不重要的特征，使模型训练更具可扩展性。推荐的特征选择方法是 Lasso，它是一种高效的线性学习算法，能自动搜索最具预测性的特征子集。但 Lasso 也有缺点，它使用线性模型来评估每个特征的重要性，可能会忽略特征与目标变量之间的非线性关系。