趋近智
随着您的机器学习 (machine learning)项目复杂度增加,涉及数据准备、特征转换和模型训练等多个阶段,单独管理这些步骤会变得繁琐,并可能导致工作难以复现。MLJ.jl 提供了一种管理此类工作流程的有效抽象方式:管道。
MLJ.jl 中的管道允许您将一系列操作串联起来,将整个序列视为一个单一的复合模型。想象一下您数据的装配线:原始数据从一端进入,经过一系列转换和处理步骤,训练好的模型或预测结果从另一端输出。这种方法将机器学习任务不同部分之间常有的临时连接规范化。
使用管道具有几个重要的优点。首先,它们为您的机器学习代码带来了结构和清晰性。整个工作流程在一个地方定义,而不是分散的代码片段,这使其更易于理解和维护。其次,管道自动化了这些步骤的执行。一旦定义,您就可以使用单个命令拟合和预测整个管道,就像任何其他 MLJ 模型一样。
这种结构化方法极大地帮助了可复现性。通过封装从初始数据转换到最终预测的整个过程,管道确保每次都以相同的顺序应用相同的步骤。此外,管道促进了模块化。您可以通过简单地替换管道内的组件,轻松尝试不同的预处理技术或模型,而不扰乱整体结构。当您想使用相同的预处理设置比较不同模型架构的性能时,这特别有用。
在 MLJ.jl 中,管道通常通过组合单个操作来构建,这些操作可以包括数据预处理器(如标准化器或编码器)和机器学习模型。一个操作的输出直接成为下一个操作的输入。整个管道一旦构建,就如同一个标准的 MLJ 模型。它可以拟合数据,用于进行预测,甚至调优以获得最佳性能。
下图呈现了一个作为管道组织的通用机器学习工作流程:
一个典型的机器学习工作流程,被封装为管道。数据按顺序流经预处理阶段到模型训练,最终生成训练好的模型或预测结果。
在此图中,数据源自某个起点,并经过不同阶段。每个框代表一个独立的操作或一组相关操作。例如,“数据清洗”可能涉及处理缺失值和移除异常值,而“特征工程”可能包括创建新的预测变量或转换现有变量。这些预处理步骤为“模型训练与超参数 (parameter) (hyperparameter)调优”阶段准备数据。最后,管道输出一个“已训练模型”,可用于对新数据进行“预测”,或者如果应用于测试集,则可能直接输出预测结果。
MLJ 管道的优点与 MLJ 生态系统中的其他功能结合时会更明显。例如,您可以使用交叉验证评估整个管道,并调优跨越管道不同阶段的超参数,所有这些都可以在一个统一的框架内进行。这种整合方法简化了构建和优化可靠机器学习系统的过程。您不仅仅是在单独调优一个模型;您是在优化从数据到预测的整个路径。
在接下来的章节中,我们将考察构建这些管道的实际方面。您将学习如何定义预处理步骤,集成模型,并使用 MLJ.jl 的语法将它们串联起来。我们还将讲解如何管理这些管道,包括保存和加载它们,这对于部署您的工作或与他人共享很重要。
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