Поделиться через

HyperParameterTuning - Борьба с раком молочной железы

  • Статья

В этом руководстве показано, как SynapseML можно использовать для определения оптимального сочетания гиперпараметров для выбранных классификаторов, что в конечном итоге приводит к более точным и надежным моделям. Чтобы продемонстрировать это, мы покажем, как выполнить распределенную настройку поиска случайных сетки гиперпараметр для создания модели для выявления рака молочной железы.

1. Настройка зависимостей

Начните с импорта pandas и настройки сеанса Spark.

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# Bootstrap Spark Session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

Затем считывайте данные и разделяйте их на наборы настроек и тестов.

data = spark.read.parquet(
    "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/BreastCancer.parquet"
).cache()
tune, test = data.randomSplit([0.80, 0.20])
tune.limit(10).toPandas()

Определите используемые модели.

from synapse.ml.automl import TuneHyperparameters
from synapse.ml.train import TrainClassifier
from pyspark.ml.classification import (
    LogisticRegression,
    RandomForestClassifier,
    GBTClassifier,
)

logReg = LogisticRegression()
randForest = RandomForestClassifier()
gbt = GBTClassifier()
smlmodels = [logReg, randForest, gbt]
mmlmodels = [TrainClassifier(model=model, labelCol="Label") for model in smlmodels]

2. Поиск оптимальной модели с помощью AutoML

Импорт классов AutoML SynapseML из synapse.ml.automl. Укажите гиперпараметры с помощью HyperparamBuilder. Добавьте либо DiscreteHyperParam RangeHyperParam гиперпараметры. TuneHyperparameters будет случайным образом выбирать значения из единого распределения:

from synapse.ml.automl import *

paramBuilder = (
    HyperparamBuilder()
    .addHyperparam(logReg, logReg.regParam, RangeHyperParam(0.1, 0.3))
    .addHyperparam(randForest, randForest.numTrees, DiscreteHyperParam([5, 10]))
    .addHyperparam(randForest, randForest.maxDepth, DiscreteHyperParam([3, 5]))
    .addHyperparam(gbt, gbt.maxBins, RangeHyperParam(8, 16))
    .addHyperparam(gbt, gbt.maxDepth, DiscreteHyperParam([3, 5]))
)
searchSpace = paramBuilder.build()
# The search space is a list of params to tuples of estimator and hyperparam
print(searchSpace)
randomSpace = RandomSpace(searchSpace)

Затем запустите TuneHyperparameters, чтобы получить лучшую модель.

bestModel = TuneHyperparameters(
    evaluationMetric="accuracy",
    models=mmlmodels,
    numFolds=2,
    numRuns=len(mmlmodels) * 2,
    parallelism=1,
    paramSpace=randomSpace.space(),
    seed=0,
).fit(tune)

3. Оценка модели

Мы можем просмотреть лучшие параметры модели и получить базовый конвейер оптимальной модели.

print(bestModel.getBestModelInfo())
print(bestModel.getBestModel())

Мы можем оценить тестовый набор и просмотреть метрики.

from synapse.ml.train import ComputeModelStatistics

prediction = bestModel.transform(test)
metrics = ComputeModelStatistics().transform(prediction)
metrics.limit(10).toPandas()

Связанный контент