排行榜¶
Driverless AI 提供自动创建排行榜的功能。
创建排行榜 功能可运行多个提供数据集概述的不同实验。此功能还能为您提供相关信息,用于在将模型应用于生产环境时确定复杂性、准确度、大小和时间方面的权衡。请参阅 专家设置 主题,了解可用于控制此功能的专家设置。请参阅 排行榜模型 ,以详细了解为排行榜构建的默认模型。
所构建的模型位于 项目工作空间 页面,可同时使用测试数据集进行评分并进行比较。
创建排行榜¶
创建排行榜类似于运行一项 new experiment. 请参阅 实验设置, 专家设置 和 评分器 主题,以详细了解在运行实验时可以设置的选项。
在 数据集 页面上,选择您想要用于实验的数据集,然后点击 预测
或
在 实验 页面上,点击 新建实验 ,然后选择您想要使用的数据集。
指定是否包括删除列、验证数据集和测试数据集。
指定目标列以及(可选)折叠列、权重列和时间列。
(可选)指定 专家设置.
(可选)调整准确度/时间/可解释性旋钮。
(可选)覆盖默认评分器。
(可选)覆盖分类/回归设置。
(可选)指定是否使实验可再现和/或是否启用 GPU。
点击 创建排行榜 按钮。
Driverless AI 创建一个随机命名的新项目,并使用队列机制来开始自动训练模型。新项目的描述是 “自动排行榜”。所有模型构建完成后,您可以按照 项目工作空间 主题中所述, score each experiment 并 compare experiments 。
排行榜模型¶
创建排行榜模型时,所构建的模型将会因您运行的是常规实验还是时间序列实验而异。
常规实验¶
在创建常规(非时间序列)实验的排行榜时,默认会构建以下模型。您可以在 专家设置 中禁用这些模型,从而不构建这些模型。
模型 |
准确度 |
时间 |
可解释性 |
配置覆盖 |
---|---|---|---|---|
几乎没有特征的决策树 |
1 |
1 |
10 |
|
简单 LightGBM |
1 |
1 |
10 |
|
常量基线 |
1 |
1 |
10 |
|
单一决策树 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
单一 GLM |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
复杂 LightGBM 集成 |
7 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
几乎没有特征的单一 LightGBM |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
默认单一 LightGBM |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
默认 XGBoost/LightGBM 集成 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
单一 FTRL |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
单一 TensorFlow |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
在实验中指定 |
|
时间序列实验¶
Driverless AI 将使用默认的 Driverless AI 设置来创建时间序列实验。在创建时间序列实验的排行榜时,还会构建以下其他模型。
请注意:
时间序列基线模型始终包含基于滞后的特征。
不同于常规实验中的排行榜,此排行榜将仅使用指定的准确度/时间/可解释性设置来构建模型。
请参阅 Driverless AI 转换 主题,了解关于每种转换器的信息。
模型 |
所包含的模型 |
所包含的转换器 |
配置覆盖 |
---|---|---|---|
指数平滑 |
GLM |
EwmaLagsTransformer |
|
目标滞后决策树 |
决策树 |
LagsTransformer |
|
目标滞后 GLM |
GLM |
LagsTransformer、wmaLagsTransformer、LagsAggregatesTransformer |
|
目标滞后 LightGBM/XGBoost |
LightGBM、XGBoostGBM |
LagsTransformer、wmaLagsTransformer、LagsAggregatesTransformer |
|