NNI实现表格数据AutoML功能工程详解

资源摘要信息:"tabular_automl_NNI:PAKDD AutoML挑战第二功能工程部分" 知识点: 1. 自动要素工程（Auto Feature Engineering）: 自动要素工程是一种通过自动化的技术来生成、选择和优化特征的过程，以改善机器学习模型的性能。这一过程涉及识别和构建对预测任务最有用的输入变量。 2. 表格数据（Tabular Data）: 表格数据是一种常见的数据类型，它以行和列的形式组织，类似于电子表格或数据库中的数据。表格数据通常包含不同类型的数据，如数值型、类别型、多类别型和时间戳等。 3. 超调（Hyperparameter Tuning）: 超调是指在机器学习中调整模型的超参数的过程，以找到一组最优的参数，从而在特定的数据集上获得最好的模型性能。 4. NNI（Neural Network Intelligence）: NNI是一个开源的AutoML工具，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师自动化模型选择、超参数调整和神经架构搜索等任务。 5. 自动要素工程的步骤： - 特征生成（Feature Generation）: 创造新的特征以提供更丰富的信息。 - 特征选择（Feature Selection）: 选择对模型性能贡献最大的特征，去除无关或冗余的特征。 6. 特征重要性（Feature Importance）: 特征重要性是一种衡量特征对模型预测结果贡献程度的方法。在自动要素工程中，特征重要性可以用来指导特征选择的过程。 7. AutoFETuner: AutoFETuner是一个自动特征工程的工具，它可以在NNI平台上运行，使用调谐器来自动地完成特征生成和选择的任务。 8. 机器学习中的自动特征生成与选择： 在机器学习项目中，特征生成通常涉及统计分析、领域知识和模型预测能力的测试来创建新的特征。特征选择则会使用算法如递归特征消除、基于模型的特征选择等，来优化特征集。 9. 超参数搜索空间（Hyperparameter Search Space）: 超参数搜索空间定义了要搜索的超参数范围和可能的值。在自动特征工程中，根据搜索空间，AutoFETuner可以评估特征的重要性和效果。 10. Python编程语言: Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习和自动化领域的编程语言。NNI和其他AutoML工具通常提供Python接口，使用户能够使用Python编写自动化脚本。 总结以上知识点，我们可以看出"tabular_automl_NNI:PAKDD AutoML挑战第二功能工程部分"所涉及的核心内容是使用NNI这一自动化机器学习平台进行表格数据的自动要素工程。这包括了特征生成与特征选择，以及如何通过特征重要性来指导这个过程。此外，也介绍了AutoFETuner工具的工作原理，它是如何实现特征生成和特征选择的自动优化。整个过程强调了对表格数据特征的自动处理，旨在提高机器学习模型的预测性能。由于文件标题中提到的PAKDD是亚太地区知识发现与数据挖掘会议，这也反映了当前机器学习领域对于自动特征工程技术的重视和研究进展。最后，Python作为实现这些功能的编程语言，显示了其在数据科学领域的强大应用地位。