在數據的世界中,機器學習已經成為不可或缺的工具。機器學習可以幫助發現隱藏在大量數據中的特定知識。很多時候,這些知識都不是人類能輕易分析得出的,它展示了大量事實之間的內部聯繫。但是如果我們需要這些隱藏知識輔助做決策,機器學習建模就成為了一個非常有效的手段。
機器學習雖然十分強大,但它的模型開發應用過程卻相對複雜,包括很多步驟,從數據質量檢測,數據前期探索,特徵工程,演算法選擇,模型訓練,參數優化,模型結果分析,模型選擇,模型運營,一直到模型再優化。這些流程中每一步和每一個關鍵點做出的決策對於模型在實際應用中的表現都至關重要,所以找到最佳模型通常是一個不斷試錯的過程。
以現在的人工方式實現這個過程是非常繁瑣和緩慢的,所以在很多時候因為資源時間的限制往往不能找到最佳的模型。如果我們能把整個建模及運營流程高度自動化及優化,利用計算機的強大算力和高質的優化搜尋演算法,自動快速的找到優質的模型,那麼我們就可以把大部分時間用來快速解決業務問題,而不是機器學習問題了,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 快速構建機器學習模型,比較它與 XGBoost 建模的優劣。
重要的是,R2 Learn 目前提供免費試用,支持上限為 50MB 的 CSV 訓練數據量、兩萬行數據預測,足夠你體驗自動機器學習的魅力。不想寫代碼,不想學數學,但又想擁有精準機器學習模型?R2 Learn 可以讓您親身體驗簡單便捷、高質高效的數據科學建模。
申請地址:https://www.r2ai.com.cn/product
什麼是 R2 Learn
成立於 2015 年的 R2.ai 一直聚焦於自動化機器學習,其總部位於美國矽谷,上海和杭州都有分公司。R2 Learn 是 R2.ai 構建的 AutoML 平臺,它旨在自動化及優化機器學習工作流,從而完成更簡單,更快速,更高質量的數據分析。
R2 Learn 是真正端到端的自動化機器學習解決方案,能夠提供一站式服務,完成從數據清洗到模型搭建所有步驟。只要對業務數據有一定理解,你就能通過 R2 Learn 迅速建立機器學習模型,解決業務需求。該平臺通過自動演算法集成與模型調參,整個建模過程由機器全程處理,實現了建模過程的自動化、規範化、可視化。
無論是數據科學家還是不具備 AI 專業知識的業務人員,R2 Learn 都可以在短時間內讓你實現機器學習建模。它的優勢主要在於便捷快速與準確優質。若與常規的 XGBoost 建模對比,我們發現 R2 Learn 完全不需要代碼,數據預處理、模型搭建、訓練、調參和部署等過程能自動完成,而且準確率還非常高。R2 Learn 的引導性可視化用戶界面大大提高了建模的便捷性,即使是業務人員,跟著界面提示就能完成大數據分析,都不一定需要看文檔或教程。此外,界面操作對 ML 開發者也很方便,可以充分發揮開發者的業務知識來輔助 R2 Learn, 例如在處理數據缺失值時,可以選擇均值、中值和最值等更符合實際的方式進行補充,而完全不需要代碼。
其次對於模型質量,R2 Learn 有一系列自動化的模型選擇與相應的超參搜索優化演算法,可以用較少的計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 平臺建模後發現,R2 Learn 的模型結果更加優異。
整體建模流程
一般的機器學習建模過程包含多個步驟,數據科學家首先要對數據進行清洗,其次通過一些統計分析理解數據及變數間的關係,進行特徵工程,然後才能開始建模和訓練等等。在我們的體驗中,R2 Learn 整體過程只需用戶上傳數據,其餘步驟包括數據預處理、自動建模,得到分析結果,部署和監控模型均由 R2 Learn 完成,是真正端到端的全程自動機器學習。這大大減少了缺乏機器學習知識用戶的操作難度。