rxFastLinear: Schnelles lineares Modell mit stochastischem doppelten Koordinatenanstieg

Ein Trainingsmodul zur Optimierung des stochastischen doppelten Koordinatenanstiegs für lineare binäre Klassifizierung und Regression.

rxFastLinear ist ein Trainingsprogramm, das auf der SDCA-Methode (Stochastic Dual Coordinate Ascent, stochastischer doppelter Koordinatenanstieg) basiert, einer modernen Optimierungstechnik für konvexe Zielfunktionen. Der Algorithmus kann dank einer semi-asynchronisierten Implementierung mit Unterstützung von Multithreading für den Einsatz mit großen Datasets mit Arbeitsspeicherproblemen skaliert werden. Primäre und duale Aktualisierungen in einem separaten Thread. Es gibt auch mehrere Optionen für Verlustfunktionen. Die SDCA-Methode kombiniert mehrere der besten Eigenschaften und Fähigkeiten von logistischer Regression und SVM-Algorithmen. Weitere Informationen zur SDCA finden Sie über die Links im Abschnitt „Referenzen“.

Herkömmliche Optimierungsalgorithmen wie SGD (stochastischer Gradientenabstieg) optimieren die empirische Verlustfunktion direkt. Der SDCA wählt einen anderen Ansatz, der stattdessen das duale Problem optimiert. Die duale Verlustfunktion wird mittels beispielbezogener Gewichtungen parametrisiert. Wenn bei jeder Iteration ein Trainingsbeispiel aus dem Trainingsdataset gelesen wird, wird die entsprechende Gewichtung des Beispiels so angepasst, dass die duale Verlustfunktion in Bezug auf das aktuelle Beispiel optimiert wird. SDCA benötigt keine Lernrate, um die Schrittgröße zu bestimmen, wie dies bei verschiedenen Gradientenabstiegsmethoden erforderlich ist.

rxFastLinear unterstützt die binäre Klassifizierung mit derzeit drei Arten von Verlustfunktionen: Protokollverlust, Scharnierverlust und geglätteter Scharnierverlust. Die lineare Regression unterstützt auch die quadratische Verlustfunktion. Die elastische Netzregularisierung kann durch die Parameter l2Weight und l1Weight festgelegt werden. Beachten Sie, dass l2Weight sich auf die Konvergenzrate auswirkt. Im Allgemeinen gilt: je größer l2Weight ist, desto schneller konvergiert SDCA.

Beachten Sie, dass rxFastLinear ein stochastischer und Streamingoptimierungsalgorithmus ist. Das Ergebnis hängt von der Reihenfolge der Trainingsdaten ab. Um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen, empfiehlt es sich, shuffle auf FALSE und trainThreads auf 1 festzulegen.

Verwendung

  rxFastLinear(formula = NULL, data, type = c("binary", "regression"),
    lossFunction = NULL, l2Weight = NULL, l1Weight = NULL,
    trainThreads = NULL, convergenceTolerance = 0.1, maxIterations = NULL,
    shuffle = TRUE, checkFrequency = NULL, normalize = "auto",
    mlTransforms = NULL, mlTransformVars = NULL, rowSelection = NULL,
    transforms = NULL, transformObjects = NULL, transformFunc = NULL,
    transformVars = NULL, transformPackages = NULL, transformEnvir = NULL,
    blocksPerRead = rxGetOption("blocksPerRead"),
    reportProgress = rxGetOption("reportProgress"), verbose = 1,
    computeContext = rxGetOption("computeContext"),
    ensemble = ensembleControl(), ...)

Argumente

formula

Die in rxFormula beschriebene Formel. Interaktionsterme und F() werden derzeit in MicrosoftMl nicht unterstützt.

data

Ein Datenquellenobjekt oder eine Zeichenfolge, die eine .xdf-Datei oder ein Datenrahmenobjekt angibt.

type

Gibt den Modelltyp mit einer Zeichenfolge an: "binary" für standardmäßige binäre Klassifizierung oder "regression" für lineare Regression.

lossFunction

Gibt die zu optimierende empirische Verlustfunktion an. Für binäre Klassifizierung sind die folgenden Optionen verfügbar:

• logLoss: der Protokollverlust. Dies ist die Standardoption.
• hingeLoss: der SVM-Scharnierverlust. Dessen Parameter stellt die Randgröße dar.
• smoothHingeLoss: geglätteter Scharnierverlust. Dessen Parameter stellt die Glättungskonstante dar.
  Für lineare Regression wird derzeit der quadratische Verlust squaredLoss unterstützt. Wenn dieser Parameter auf NULL festgelegt ist, hängt sein Standardwert vom Lerntyp ab:
• logLoss für binäre Klassifizierung.
• squaredLoss für lineare Regression.

l2Weight

Gibt die L2-Regularisierungsgewichtung an. Der Wert muss eine nicht negative ganze Zahl oder NULL sein. Falls NULL angegeben ist, wird der tatsächliche Wert automatisch basierend auf dem Dataset berechnet. Der Standardwert lautet NULL.

l1Weight

Gibt die L1-Regularisierungsgewichtung an. Der Wert muss eine nicht negative ganze Zahl oder NULL sein. Falls NULL angegeben ist, wird der tatsächliche Wert automatisch basierend auf dem Dataset berechnet. Der Standardwert lautet NULL.

trainThreads

Gibt an, wie viele gleichzeitige Threads zum Ausführen des Algorithmus verwendet werden können. Wenn dieser Parameter auf NULL festgelegt ist, wird die Anzahl der verwendeten Threads basierend auf der Anzahl der für den Prozess verfügbaren logischen Prozessoren sowie der geringen Datendichte bestimmt. Legen Sie ihn auf 1 fest, um den Algorithmus in einem einzelnen Thread auszuführen.

convergenceTolerance

Gibt den Toleranzschwellenwert an, der als Konvergenzkriterium verwendet wird. Der Wert muss im Bereich 0 bis 1 liegen. Der Standardwert ist 0.1. Der Algorithmus gilt als konvergiert, wenn die relative Dualitätslücke, d. h. das Verhältnis zwischen Dualitätslücke und Primärverlust, unter die angegebene Konvergenztoleranz fällt.

maxIterations

Gibt eine Obergrenze für die Anzahl der Trainingsiterationen an. Dieser Parameter muss ein positiver Wert oder NULL sein. Falls NULL angegeben ist, wird der tatsächliche Wert automatisch basierend auf dem Dataset berechnet. Jede Iteration erfordert einen vollständigen Durchlauf durch die Trainingsdaten. Das Training endet, wenn die Gesamtanzahl der Iterationen die angegebene Obergrenze erreicht oder die Verlustfunktion konvergiert, je nachdem, was früher eintritt.

shuffle

Gibt an, ob die Trainingsdaten gemischt werden sollen. Legen Sie TRUE fest, um die Daten zu mischen, oder FALSE, um sie nicht zu mischen. Der Standardwert ist TRUE. SDCA ist ein stochastischer Optimierungsalgorithmus. Wenn Mischen aktiviert ist, werden die Trainingsdaten bei jeder Iteration gemischt.

checkFrequency

Die Anzahl der Iterationen, nach denen die Verlustfunktion berechnet und überprüft wird, ob sie konvergiert. Der angegebene Wert muss eine positive ganze Zahl oder NULL sein. Falls NULL, wird der tatsächliche Wert automatisch basierend auf dem Dataset berechnet. Andernfalls, z. B. bei Angabe von checkFrequency = 5, wird die Verlustfunktion berechnet, und Konvergenz wird alle 5 Iterationen überprüft. Die Berechnung der Verlustfunktion erfordert einen separaten vollständigen Durchlauf durch die Trainingsdaten.

normalize

Gibt den Typ der verwendeten automatischen Normalisierung an:

• "auto": Wenn eine Normalisierung erforderlich ist, erfolgt sie automatisch. Dies ist der Standardwert.
• "no": Es erfolgt keine Normalisierung.
• "yes": Es erfolgt eine Normalisierung.
• "warn": Wenn eine Normalisierung erforderlich ist, wird eine Warnmeldung angezeigt, ohne dass die Normalisierung erfolgt.
  Bei der Normalisierung werden unterschiedliche Datenbereiche anhand einer Standardskala neu skaliert. Die Featureskalierung stellt sicher, dass die Abstände zwischen den Datenpunkten proportional sind und ermöglicht verschiedene Optimierungsmethoden wie den Gradientenabstieg, um wesentlich schneller zu konvergieren. Wenn eine Normalisierung erfolgt, wird die Normalisierungsfunktion MaxMin verwendet. Sie normalisiert Werte im Intervall [a, b], wobei gilt: -1 <= a <= 0 und 0 <= b <= 1 und b - a = 1. Diese Normalisierungsfunktion behält geringe Datendichte bei, indem 0 zu 0 zugeordnet wird.

mlTransforms

Gibt eine Liste von MicrosoftML-Transformationen an, die vor dem Training für die Daten erfolgen sollen, oder NULL, wenn keine Transformationen erfolgen sollen. Für unterstützte Transformationen siehe featurizeText, categorical und categoricalHash. Diese Transformationen werden nach allen angegebenen R-Transformationen ausgeführt. Der Standardwert ist NULL.

mlTransformVars

Gibt einen Zeichenvektor von Variablennamen an, die in mlTransforms verwendet werden sollen, oder NULL, wenn keine verwendet werden sollen. Standardwert: NULL.

rowSelection

Gibt die Zeilen (Beobachtungen) aus dem Dataset an, die vom Modell verwendet werden sollen, mit dem Namen einer logischen Variablen aus dem Dataset (in Anführungszeichen) oder mit einem logischen Ausdruck unter Verwendung von Variablen im Dataset. rowSelection = "old" verwendet z. B. nur Beobachtungen, bei denen TRUE der Wert der Variablen old ist. rowSelection = (age > 20) & (age < 65) & (log(income) > 10) verwendet nur Beobachtungen, bei denen der Wert der Variablen age zwischen 20 und 65 liegt und der Wert von log der Variablen income größer als 10 ist. Die Zeilenauswahl erfolgt nach der Verarbeitung von Datentransformationen (siehe die Argumente transforms oder transformFunc). Wie bei allen Ausdrücken kann rowSelection außerhalb des Funktionsaufrufs mit der expression-Funktion definiert werden.

transforms

Ein Ausdruck der Form list(name = expression, ``...), der die erste Runde der Variablentransformationen darstellt. Wie bei allen Ausdrücken kann transforms (oder rowSelection) außerhalb des Funktionsaufrufs mit der expression-Funktion definiert werden.

transformObjects

Eine benannte Liste, die Objekte enthält, auf die mit transforms, transformsFunc und rowSelection verwiesen werden kann.

transformFunc

Die Variablentransformationsfunktionen. Weitere Informationen finden Sie unter „rxTransform“.

transformVars

Ein Zeichenvektor von Eingabedatasetvariablen, die für die Transformationsfunktion erforderlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter „rxTransform“.

transformPackages

Ein Zeichenvektor, der zusätzliche R-Pakete (außerhalb der in rxGetOption("transformPackages") angegebenen) angibt, die für die Verwendung in Variablentransformationsfunktionen verfügbar gemacht und im Voraus geladen werden sollen. Zum Beispiel solche, die explizit in RevoScaleR-Funktionen über ihre Argumente transforms und transformFunc definiert sind oder solche, die implizit über ihre Argumente formula oder rowSelection definiert sind. Das Argument transformPackages kann auch NULL lauten, was angibt, dass keine Pakete außerhalb von rxGetOption("transformPackages") im Voraus geladen werden.

transformEnvir

Eine benutzerdefinierte Umgebung, die als übergeordnete Umgebung für alle intern entwickelten Umgebungen dient und für die Transformation von Variablendaten verwendet wird. Falls transformEnvir = NULL, wird stattdessen eine neue „hash“-Umgebung mit der übergeordneten baseenv() verwendet.

blocksPerRead

Gibt die Anzahl der Blöcke an, die für jeden Datenblock gelesen werden, der aus der Datenquelle gelesen wird.

reportProgress

Ein ganzzahliger Wert, der die Berichtsebene für den Status der Zeilenverarbeitung angibt:

• 0: Es wird kein Status gemeldet.
• 1: Die Anzahl der verarbeiteten Zeilen wird ausgegeben und aktualisiert.
• 2: Verarbeitete Zeilen und Zeitsteuerungen werden gemeldet.
• 3: Verarbeitete Zeilen und alle Zeitsteuerungen werden gemeldet.

verbose

Ein ganzzahliger Wert, der die gewünschte Ausgabemenge angibt. Falls 0, erfolgt während der Berechnungen keine ausführliche Ausgabe. Ganzzahlige Werte von 1 bis 4 liefern zunehmend mehr Informationen.

computeContext

Legt den Kontext fest, in dem Berechnungen erfolgen, angegeben mit einer gültigen Angabe für RxComputeContext. Derzeit werden lokale und RxInSqlServer-Computekontexte unterstützt.

ensemble

Steuerungsparameter für die Bildung von Ensembles.

...

Zusätzliche Argumente, die direkt an die Microsoft-Compute-Engine übergeben werden sollen.

Wert

rxFastLinear: Ein rxFastLinear-Objekt mit dem trainierten Modell.

FastLinear: Ein Learnerspezifikationsobjekt der Klasse maml für den Fast Linear-Trainer.

Notizen

Dieser Algorithmus ist ein Multithread-Algorithmus, der nicht versucht, das gesamte Dataset in den Arbeitsspeicher zu laden.

Autor(en)

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

References

Scaling Up Stochastic Dual Coordinate Ascent

Stochastic Dual Coordinate Ascent Methods for Regularized Loss Minimization

Weitere Informationen

logLoss, hingeLoss, smoothHingeLoss, squaredLoss, rxFastTrees, rxFastForest, rxLogisticRegression, rxNeuralNet, rxOneClassSvm, featurizeText, categorical, categoricalHash, rxPredict.mlModel.

Beispiele

 # Train a binary classification model with rxFastLinear
 res1 <- rxFastLinear(isCase ~ age + parity + education + spontaneous + induced,
                   transforms = list(isCase = case == 1),
                   data = infert,
                   type = "binary")
 # Print a summary of the model
 summary(res1)

 # Score to a data frame
 scoreDF <- rxPredict(res1, data = infert, 
     extraVarsToWrite = "isCase")

 # Compute and plot the Radio Operator Curve and AUC
 roc1 <- rxRoc(actualVarName = "isCase", predVarNames = "Probability", data = scoreDF) 
 plot(roc1)
 rxAuc(roc1)

 #########################################################################
 # rxFastLinear Regression

 # Create an xdf file with the attitude data
 myXdf <- tempfile(pattern = "tempAttitude", fileext = ".xdf")
 rxDataStep(attitude, myXdf, rowsPerRead = 50, overwrite = TRUE)
 myXdfDS <- RxXdfData(file = myXdf)

 attitudeForm <- rating ~ complaints + privileges + learning + 
     raises + critical + advance

 # Estimate a regression model with rxFastLinear 
 res2 <- rxFastLinear(formula = attitudeForm,  data = myXdfDS, 
     type = "regression")

 # Score to data frame
 scoreOut2 <- rxPredict(res2, data = myXdfDS, 
     extraVarsToWrite = "rating")

 # Plot the rating versus the score with a regression line
 rxLinePlot(rating~Score, type = c("p","r"), data = scoreOut2)

 # Clean up   
 file.remove(myXdf)