Bayesian Optimization and Hyperband (BOHB) Tuning degli iperparametri con un esempio

BOHB Tuning degli iperparametri con un esempio

I modelli di apprendimento automatico spesso richiedono l’ottimizzazione degli iperparametri per raggiungere le migliori prestazioni. L’ottimizzazione degli iperparametri può essere un compito difficile e che richiede molto tempo, poiché implica sperimentare con diverse combinazioni di parametri per trovare le impostazioni ottimali. Bayesian Optimization and Hyperband (BOHB) è una tecnica all’avanguardia che sfrutta l’ottimizzazione bayesiana e l’algoritmo Hyperband per cercare efficientemente i migliori iperparametri per i modelli di apprendimento automatico. In questo articolo, approfondiremo cosa è BOHB, i suoi vantaggi e forniremo un esempio pratico di ottimizzazione degli iperparametri per un modello XGBoost utilizzando BOHB.

Cos’è BOHB?

BOHB sta per Bayesian Optimization and Hyperband. Combina due concetti potenti:

  1. Ottimizzazione bayesiana: questa è una tecnica di ottimizzazione basata su un modello probabilistico che utilizza un modello surrogato (di solito un processo gaussiano) per modellare la funzione obiettivo (ad esempio, l’accuratezza del modello) e prende decisioni informate su dove esplorare lo spazio degli iperparametri successivo. È particolarmente utile quando la funzione obiettivo è costosa da valutare.
  2. Hyperband: Hyperband è un algoritmo di allocazione delle risorse che utilizza efficientemente un budget limitato (ad esempio, tempo o calcolo) per ottimizzare gli iperparametri. Alloca progressivamente risorse alle configurazioni di iperparametri più promettenti e scarta quelle meno performanti.

BOHB combina questi due concetti per creare un processo di ottimizzazione degli iperparametri efficiente.

Vantaggi di BOHB

  1. Efficienza: BOHB utilizza efficientemente le risorse concentrando l’attenzione sulle configurazioni di iperparametri più promettenti. Elimina le configurazioni con prestazioni scadenti all’inizio del processo, risparmiando prezioso tempo di calcolo.
  2. Scalabilità: BOHB si adatta bene a spazi di iperparametri ampi e può gestire sia iperparametri continui che categorici. Ciò lo rende adatto per ottimizzare una vasta gamma di modelli di apprendimento automatico.
  3. Configurazione automatica: BOHB automatizza il processo di ottimizzazione degli iperparametri, riducendo la necessità di intervento manuale. Questo è particolarmente vantaggioso quando si lavora con modelli complessi e spazi di iperparametri complessi.
  4. Prestazioni all’avanguardia: BOHB spesso ottiene prestazioni migliori rispetto ai metodi tradizionali di ottimizzazione degli iperparametri, come la ricerca a griglia e la ricerca casuale, nel trovare iperparametri ottimali.

Esempio: Allenamento basato sulla popolazione con XGBoost

Ora, immergiamoci in un esempio pratico di utilizzo di BOHB per ottimizzare gli iperparametri di un modello XGBoost.

Passo 1: Importare le librerie e caricare i dati

Importare le librerie necessarie, inclusi xgboost per il classificatore XGBoost, NumPy per le operazioni numeriche, load_iris per caricare il dataset Iris e le librerie correlate a BOHB.

Passo 2: Caricare e preparare i dati

Caricare il dataset Iris utilizzando load_iris() e dividerlo in set di addestramento e test con un rapporto di divisione 75-25. Questo dataset verrà utilizzato per addestrare e convalidare il modello XGBoost.

Passo 3: Definire la classe BOHB Worker

In questo passaggio viene definita la funzione obiettivo che BOHB utilizzerà per valutare le prestazioni di ciascuna configurazione di iperparametri. La funzione obiettivo dovrebbe restituire un valore negativo, dove valori più bassi indicano migliori prestazioni. In questo caso, la funzione obiettivo è semplicemente il negativo del punteggio di accuratezza sul set di test.

Passo 4: Definire lo spazio di ricerca degli iperparametri

In questo passaggio viene definito lo spazio di configurazione per gli iperparametri che desideriamo ottimizzare. Lo spazio di configurazione è un dizionario che associa ciascun iperparametro a un intervallo di valori possibili.

Passo 5: Inizializzare l’ottimizzatore BOHB

In questo passaggio viene creato un oggetto ottimizzatore BOHB. Il parametro config_space specifica lo spazio di configurazione per gli iperparametri.

Passo 6: Eseguire l’ottimizzazione

In questo passaggio viene eseguita l’ottimizzazione BOHB. Il parametro della funzione obiettivo specifica la funzione obiettivo da utilizzare e il parametro del budget specifica il numero di valutazioni da eseguire.

Passo 7: Recuperare i migliori iperparametri e il punteggio

Questo passaggio ottiene la migliore configurazione dell’iperparametro che è stata trovata da BOHB e stampa la migliore configurazione dell’iperparametro sulla console.

Dopo l’esecuzione del codice sopra. La migliore configurazione dei parametri trovata da BOHB è:

Conclusioni

Nel campo in continua evoluzione del machine learning, la ricerca delle prestazioni ottimali del modello inizia spesso con l’ottimizzazione dei parametri dell’iperparametro. L’ottimizzazione bayesiana e Hyperband (BOHB) si presentano come una soluzione formidabile a questa sfida, navigando efficientemente lo spazio dell’iperparametro complesso per scoprire configurazioni che massimizzano le prestazioni del modello. Questo articolo ha illustrato il funzionamento interno di BOHB, i suoi vantaggi e la sua applicazione pratica utilizzando l’algoritmo XGBoost.

L’efficienza, la scalabilità e l’automazione di BOHB lo rendono una scelta convincente per l’ottimizzazione dell’iperparametro. La sua capacità di allocare in modo adattivo le risorse alle configurazioni promettenti, scartando quelle non performanti, accelera il processo di ottimizzazione e conserva preziose risorse computazionali.

L’esempio di codice fornito dimostra che BOHB si integra perfettamente nel flusso di lavoro del machine learning. Sfruttando questa potente tecnica, i data scientist e i professionisti del machine learning possono ottimizzare i propri sforzi di ottimizzazione dell’iperparametro, consentendo loro di concentrarsi sullo sviluppo e la distribuzione del modello.

Hai domande relative a questo articolo? Lascia un commento e fai la tua domanda; farò del mio meglio per rispondere.

Grazie per la lettura!