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在數(shù)據(jù)的世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為不可或缺的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的特定知識。很多時(shí)候，這些知識都不是人類能輕易分析得出的，它展示了大量事實(shí)之間的內(nèi)部聯(lián)系。但是如果我們需要這些隱藏知識輔助做決策，機(jī)器學(xué)習(xí)建模就成為了一個(gè)非常有效的手段。
機(jī)器學(xué)習(xí)雖然十分強(qiáng)大，但它的模型開發(fā)應(yīng)用過程卻相對復(fù)雜，包括很多步驟，從數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測，數(shù)據(jù)前期探索，特征工程，算法選擇，模型訓(xùn)練，參數(shù)優(yōu)化，模型結(jié)果分析，模型選擇，模型運(yùn)營，一直到模型再優(yōu)化。這些流程中每一步和每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)做出的決策對于模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)都至關(guān)重要，所以找到最佳模型通常是一個(gè)不斷試錯(cuò)的過程。
以現(xiàn)在的人工方式實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程是非常繁瑣和緩慢的，所以在很多時(shí)候因?yàn)橘Y源時(shí)間的限制往往不能找到最佳的模型。如果我們能把整個(gè)建模及運(yùn)營流程高度自動化及優(yōu)化，利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大算力和高質(zhì)的優(yōu)化搜尋算法，自動快速的找到優(yōu)質(zhì)的模型，那么我們就可以把大部分時(shí)間用來快速解決業(yè)務(wù)問題，而不是機(jī)器學(xué)習(xí)問題了，這也正是R2 Learn平臺所提供的功能。
在這篇文章中，我們將介紹如何使用R2 Learn快速構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，比較它與XGBoost建模的優(yōu)劣。
重要的是，R2 Learn 目前提供免費(fèi)試用，支持上限為50MB的CSV訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、兩萬行數(shù)據(jù)預(yù)測，足夠你體驗(yàn)自動機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力。不想寫代碼，不想學(xué)數(shù)學(xué)，但又想擁有精準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型？R2 Learn可以讓您親身體驗(yàn)簡單便捷、高質(zhì)高效的數(shù)據(jù)科學(xué)建模。
申請地址：https://www.r2ai.com.cn/product
什么是 R2 Learn成立于2015年的R2.ai 一直聚焦于自動化機(jī)器學(xué)習(xí)，其總部位于美國硅谷，上海和杭州都有分公司。R2 Learn是 R2.ai構(gòu)建的 AutoML平臺，它旨在自動化及優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流，從而完成更簡單，更快速，更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析。
R2 Learn是真正端到端的自動化機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，能夠提供一站式服務(wù)，完成從數(shù)據(jù)清洗到模型搭建所有步驟。只要對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有一定理解，你就能通過R2 Learn迅速建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解決業(yè)務(wù)需求。該平臺通過自動算法集成與模型調(diào)參，整個(gè)建模過程由機(jī)器全程處理，實(shí)現(xiàn)了建模過程的自動化、規(guī)范化、可視化。
無論是數(shù)據(jù)科學(xué)家還是不具備AI專業(yè)知識的業(yè)務(wù)人員，R2 Learn都可以在短時(shí)間內(nèi)讓你實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)建模。它的優(yōu)勢主要在于便捷快速與準(zhǔn)確優(yōu)質(zhì)。若與常規(guī)的XGBoost建模對比，我們發(fā)現(xiàn)R2 Learn 完全不需要代碼，數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型搭建、訓(xùn)練、調(diào)參和部署等過程能自動完成，而且準(zhǔn)確率還非常高。R2 Learn的引導(dǎo)性可視化用戶界面大大提高了建模的便捷性，即使是業(yè)務(wù)人員，跟著界面提示就能完成大數(shù)據(jù)分析，都不一定需要看文檔或教程。此外，界面操作對ML開發(fā)者也很方便，可以充分發(fā)揮開發(fā)者的業(yè)務(wù)知識來輔助R2 Learn, 例如在處理數(shù)據(jù)缺失值時(shí)，可以選擇均值、中值和最值等更符合實(shí)際的方式進(jìn)行補(bǔ)充，而完全不需要代碼。
其次對于模型質(zhì)量，R2 Learn有一系列自動化的模型選擇與相應(yīng)的超參搜索優(yōu)化算法，可以用較少的計(jì)算資源快速選擇性能最好的模型作為推薦。在我們使用XGBoost手動建模和R2 Learn平臺建模后發(fā)現(xiàn)，R2 Learn的模型結(jié)果更加優(yōu)異。
整體建模流程一般的機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程包含多個(gè)步驟，數(shù)據(jù)科學(xué)家首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，其次通過一些統(tǒng)計(jì)分析理解數(shù)據(jù)及變量間的關(guān)系，進(jìn)行特征工程，然后才能開始建模和訓(xùn)練等等。在我們的體驗(yàn)中，R2 Learn整體過程只需用戶上傳數(shù)據(jù)，其余步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、自動建模，得到分析結(jié)果，部署和監(jiān)控模型均由R2 Learn完成，是真正端到端的全程自動機(jī)器學(xué)習(xí)。這大大減少了缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)知識用戶的操作難度。
R2 Learn機(jī)器學(xué)習(xí)工作流
圖注：步驟1-3由用戶完成，4-6由R2 Learn自動完成。
在使用R2 Learn的過程中，首先收集我們的數(shù)據(jù)，它可能是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也可能是從網(wǎng)上爬取的一些信息。一般而言，我們可以將這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為csv文件放在本地或者數(shù)據(jù)庫上，并由用戶上傳至R2 Learn。至此為止，用戶負(fù)責(zé)的步驟1-3便完成了。
第4步為建立模型。當(dāng)用戶上傳數(shù)據(jù)到R2 Learn平臺后，R2 Learn便會檢查和清理數(shù)據(jù)，并且會以數(shù)據(jù)科學(xué)的角度給出最好的推薦，例如推薦使用最常見的類別作為缺失類別的補(bǔ)充。第4步可分為自動化建模和高級建模，其中自動化建模會全程完成從數(shù)據(jù)清洗、自動調(diào)參、選擇最優(yōu)算法、搭建模型、模型評估、模型推薦的所有步驟，是真正的“一鍵式”建模。高級建模則為有數(shù)據(jù)科學(xué)背景和建模經(jīng)驗(yàn)的用戶提供手動調(diào)整建模過程中的不同處理方式，例如用戶可以選擇用不同方式處理缺失數(shù)據(jù)，選用不同的熱門機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，分析變量的統(tǒng)計(jì)信息等。用戶可以重寫覆蓋系統(tǒng)決策，還能根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)建新變量。
當(dāng)用戶完成模型訓(xùn)練并且選擇了合適的模型后，第5步為部署模型。我們可以連接 R2 Learn 與已有的數(shù)據(jù)庫，或通過上傳CSV文件用模型對要預(yù)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行批量預(yù)測，用戶也可以選擇使用R2 Learn 模型運(yùn)營API進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。
最后第6步可以監(jiān)控模型的預(yù)測性能。一旦根據(jù)模型得出的預(yù)測結(jié)果不理想，R2 Learn會自動提醒用戶重新進(jìn)行模型訓(xùn)練以達(dá)到理想的預(yù)測結(jié)果。
案例分析及使用體驗(yàn)為了實(shí)際感受R2 Learn的效果，并了解它到底和主流機(jī)器學(xué)習(xí)庫相比有什么優(yōu)勢，我們使用R2.ai關(guān)于類型二糖尿病預(yù)測案例，分別進(jìn)行R2 Learn自動化建模和XGBoost手動建模。
R2 Learn數(shù)據(jù)怎么做因?yàn)樘悄虿?shù)據(jù)集是CSV文件，我們直接將訓(xùn)練集上傳到R2 Learn即可。如下所示為R2 Learn中的數(shù)據(jù)概覽，有點(diǎn)類似于Pandas 中的DataFrame.head，不過我們可以通過可視化操作選擇要預(yù)測的目標(biāo)變量與可用的特征變量，非常方便。對于分類任務(wù)，特征變量可以分為類別型和數(shù)值型，R2 Learn可以自動檢測變量類型，用戶也可以根據(jù)需求自定義修改類型，這又會節(jié)省很多精力。
圖注：潛在糖尿病患者數(shù)據(jù)集一共有79977個(gè)有效樣本、 58個(gè)特征變量。
確定無誤后，R2 Learn會自動分析目標(biāo)變量與特征變量，并給出質(zhì)量修復(fù)方案。如下圖所示為R2 Learn對數(shù)據(jù)預(yù)處理的概覽。
因?yàn)镽2 Learn能夠自動檢測變量類型，并對缺失值、異常值等提供處理方案，它比常規(guī)用Pandas預(yù)處理數(shù)據(jù)簡單很多，我們不需要寫代碼就能完成整個(gè)流程，這就是它的便捷性。
此外，獲取變量的相關(guān)性、重要性等信息，或創(chuàng)建新變量等高級操作都可以在Advanced建模模式中實(shí)現(xiàn)，這就是它的靈活性。
R2 Learn建模怎么做處理完數(shù)據(jù)后就可以開始建模了，R2 Learn提供兩種模式：全自動建模和高級建模，全自動建模不需要用戶做任何操作，只要等待模型訓(xùn)練完成即可。這里簡單介紹下高級建模（Advanced）模式， 除了前面所述獲取變量的統(tǒng)計(jì)信息外，更重要的是能夠查看自定義模型設(shè)置和參數(shù)。
對于分類和回歸問題，R2 Learn支持不同的算法。除了平臺提供的默認(rèn)解決方案外，我們還可以根據(jù)具體需求選擇主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因此它兼顧了性能與便捷。如下圖所示為高級建模的各種選項(xiàng)，我們額外選了隨機(jī)森林和XGBoost兩種算法，之后R2 Learn會進(jìn)行自動建模、調(diào)參，推薦所選模型中結(jié)果最好的幾個(gè)。
除了模型選擇，設(shè)置中還包括了有很多其它參數(shù)，例如數(shù)據(jù)集分割比例[Set Percentage of Each Part]、不平衡數(shù)據(jù)的重采樣[Resampling Setting]、最大模型集成數(shù)[Set Model Ensemble Size]等等。其中比較便捷的是重采樣與模型集成：如果分類類別分布差別太大，我們可以選擇自動上采樣或下采樣；可以通過設(shè)置模型集成數(shù)量[Set Model Ensemble Size]選擇用來做集成模型的模型數(shù)量上限。
在隨后的建模訓(xùn)練中，平臺默認(rèn)推薦兩種R2-solution算法，不但模型訓(xùn)練速度非?？?，并且一般能得到的模型具有較高的準(zhǔn)確率，這也是全自動建模所采用的方式。當(dāng)用戶選擇高級模型并且勾選了其他多種算法，模型訓(xùn)練時(shí)長也會相應(yīng)增加，盡管如此，百萬行數(shù)據(jù)需要的建模時(shí)間依然能在一小時(shí)左右完成，這是人工根本無法比擬的。
在所有已訓(xùn)練模型中，R2 Learn會根據(jù)執(zhí)行速度、模型性能、驗(yàn)證集模型與流出集的差異等因素來綜合進(jìn)行模型推薦。我們也可以對每一個(gè)已訓(xùn)練模型查看各種可視化特征，例如ROC曲線、預(yù)測分布、不同變量對預(yù)測的重要性等等。
如下所示為簡化版的模型效果圖。我們可以看到各模型的性能與執(zhí)行速度，同時(shí)還能計(jì)算模型每個(gè)變量的重要性。其中綠色和紫色分別表示各類別分類正確的比例，黃色表示分類錯(cuò)誤的比例。
R2 Learn會計(jì)算各個(gè)特征對模型貢獻(xiàn)大小，如上模型，認(rèn)為“gap”和“dm_duration”兩個(gè)特征貢獻(xiàn)最大，這也為實(shí)際業(yè)務(wù)分析提供幫助，業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)特征貢獻(xiàn)大小，有的放矢地進(jìn)行分析處理。
如上圖所示，通過運(yùn)用R2 Learn建立的糖尿病者預(yù)測模型，AUC可達(dá)到0.877，能夠準(zhǔn)確識別出超出HbA1C控制的高風(fēng)險(xiǎn)患者，為臨床健康風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要支持；分析團(tuán)隊(duì)在收集到相關(guān)數(shù)據(jù)后，能夠在1-2小時(shí)內(nèi)迅速構(gòu)建出模型并完成預(yù)測；整個(gè)過程僅需要一名數(shù)據(jù)分析師即可完成整個(gè)建模預(yù)測工作，不需要任何外部顧問，從而節(jié)約了大量成本。
在實(shí)際應(yīng)用中，R2 Learn不僅在醫(yī)療、還有包括金融、新零售、物流、制造等眾多領(lǐng)域的中都有很好的表現(xiàn)。
R2 Learn部署怎么用最后的部署就比較簡單了，確定最合適的訓(xùn)練模型，然后選擇部署就行了。一般R2 Learn可以通過數(shù)據(jù)源或API進(jìn)行模型部署，其中數(shù)據(jù)源又可分為本地CSV文件或數(shù)據(jù)庫。
對比XGBoost最后，如果我們需要使用XGBoost庫執(zhí)行相同的任務(wù)，那么就需要按照標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模流程一點(diǎn)點(diǎn)完成。在適應(yīng)了R2 Learn后，相對比而言這個(gè)過程越發(fā)顯得繁瑣，尤其是對大數(shù)據(jù)的預(yù)處理和調(diào)參等。如下為準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)后，執(zhí)行模型訓(xùn)練的代碼樣例：
gbm=xgb.XGBClassifier(scale_pos_weight=500,subsample=0.2,min_child_weight=20,max_depth=4,n_estimators=500,learning_rate=0.03,booster=\'gbtree\',reg_alpha=0.01).fit(X,y,early_stopping_rounds=20,eval_metric="auc",eval_set=[(valX, valy)])
模型結(jié)果：
以上模型結(jié)果為嘗試不同上述超參數(shù)后建立XGBoost模型得到的結(jié)果，可見超參數(shù)的選擇直接影響建模效果。要得到較好的模型通常需要根據(jù)建模者的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行多次調(diào)試，是一個(gè)相當(dāng)消耗時(shí)間和精力的工作。
R2 Learn端到端的全流程自動建模方式，使整個(gè)流程變得非常簡單、便捷、高效，沒看說明書的情況下，用戶即可在幾分鐘以內(nèi)建立并部署模型，無論你是否擁有AI專業(yè)知識；而使用XGBoost建模則需要從頭寫或修改開源代碼，哪怕是資深的數(shù)據(jù)科學(xué)家，也需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間來完成整個(gè)工作。
而對于建模效果，R2 Learn的模型AUC可達(dá)到0.877；而利用XGBoost進(jìn)行建模，多次調(diào)試后最佳效果也僅有0.862。R2 Learn在建模過程中，利用強(qiáng)大算力做支撐，擁有更多模型算法、變量處理方式作為選擇，從而能夠建立出具有更高質(zhì)量的模型。
為了讓用戶能親身體驗(yàn)R2 Learn產(chǎn)品，R2.ai 公司近期在其網(wǎng)站https://www.r2ai.com.cn/product 推出產(chǎn)品公開免費(fèi)試用。
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