auto ml自動調參
本文介紹auto ml自動調參的演算法介紹及操作流程。
登入pai控制台。
單擊左側導航欄的實驗並選擇某個實驗。
本文以霧霾天氣**實驗為例。
在實驗畫布區，單擊左上角的auto ml> 模型自動調參。
在自動調參配置頁面，選擇需要調參的演算法，單擊下一步。
說明乙個實驗中有多個演算法時請單選乙個演算法。
在調參配置模組，選擇調參方式，完成後單擊下一步。
阿里雲機器學習提供如下調參方式供選擇：
隨機選定a個引數候選集（探索樣本數a）。
取其中評估指標較高的n個引數候選集，作為下一輪迭代的引數候選集。
繼續在這些引數周邊的r倍（收斂係數r）標準差範圍探索，以探索出新的引數集，來替代上一輪中評估指標靠後的a-n個引數集。
根據以上邏輯，迭代m輪（探索次數m），直到找到最優的引數集合。
根據如上原理，最終產生的模型數目為a+(a-n)*m。
注意n的第乙個值為a/2-1，在迭代過程中預設為n/2-1（小數向上取整）。
. 每個引數在所在範圍內隨機選取乙個值。
將這些值組成一組引數進行模型訓練。
如此進行m輪（迭代次數），訓練產生m個模型並進行排序。
. 將每個引數的取值區間拆成n段（網格拆分數）。
在n段裡面各隨機取出乙個隨機值。假設有m個引數，就可以組合出n^m組引數。
根據n^m組引數訓練生成n^m個模型並進行排序。
自定義範圍：系統對列舉的引數取值範圍進行全部組合嘗試並打分，如果未輸入按照預設引數執行。
說明在2.0版本中調參演算法種類從4個增加到7個，各演算法詳細說明如下：
在調參模型輸出選擇模組，配置模型輸出引數，完成後單擊下一步。
配置完成後，單擊畫布左上角的執行。
此時畫布上的對應演算法已開啟auto ml開關，後續也可以選擇開啟或關閉此開關。
輸出模型：
在調參過程中，滑鼠右鍵單擊目標模型元件，選擇調參執行詳情。在automl-自動調參詳情頁面，單擊指標資料，檢視當前調參的進度、各模型的執行狀態等資訊。
根據候選模型的指標列表（auc、f1-score、準確率、召回率）進行排序。
調參效果展示：
可以通過超參迭代效果對比，檢視每一輪引數更新後評估指標增長的趨勢。
模型儲存：
選擇左側導航欄的模型。
單擊實驗模型，開啟實驗模型資料夾。
單擊開啟對應實驗資料夾，檢視auto ml儲存的模型。
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