43、自动化机器学习算法挖掘在分类问题中的应用

自动化机器学习算法挖掘在分类问题中的应用

1. 引言

在机器学习中，选择合适的算法和调优超参数是提高模型性能的关键。本文将介绍一种用于算法选择和超参数调优的两阶段优化方法，旨在高效地为给定数据集选择合适的学习算法和相应的算法参数。

2. 相关技术基础

• 贝叶斯优化与TPE ：贝叶斯优化技术通过使用后验分布计算潜在变量，从而采样后续步骤使用的超参数，表现优于其他最先进的全局优化方法。高斯过程（GP）常被用作贝叶斯优化中的概率模型。TPE是一种非参数密度估计方法，它能智能地探索搜索空间并缩小到估计的最佳参数。TPE通过两个分离的模型，即非参数密度 $p(x|f(x))$ 和配置先验 $p(x)$ 来建模后验 $p(f(x)|x)$。Hyperopt库是TPE的一个著名实现。
• 期望改进（EI） ：是一种流行的获取函数，定义为：
  $EI(x) = E[max(0, f(x) - \hat{f}(x))] = \int_{-\infty}^{\infty} max(0, f(x) - \hat{f}(x)) p(f(x)|x)$
  其中 $\hat{x}$ 是当前的最优超参数集。

3. 方法介绍

3.1 确定重要超参数

• OLS方法 ：普通最小二乘法（OLS）是一种常用的启发式方法，用于估计线性回归模型中的未知参数。其一般方程为：
  $Y = X \cdot d + e$
  其中 $Y$ 是表示因变量的向量，$d