Addestramento basato sulla popolazione (PBT) per la taratura degli iperparametri

PBT per taratura iperparametri

In questo articolo, parlerò del metodo di addestramento basato sulla popolazione con iperparametri, con un esempio. Puoi fare riferimento al mio articolo precedente per saperne di più sull’ottimizzazione degli iperparametri.

L’ottimizzazione degli iperparametri è un aspetto critico dello sviluppo di modelli di apprendimento automatico che implica la ricerca della combinazione ottimale di iperparametri per ottenere le migliori prestazioni per un determinato dataset. I metodi tradizionali di ricerca a griglia e ricerca casuale sono spesso lenti ed inefficienti, soprattutto quando si tratta di modelli complessi e dataset di grandi dimensioni. Per affrontare queste sfide, l’addestramento basato sulla popolazione (PBT) si è imposto come un approccio efficace all’ottimizzazione degli iperparametri. In questo articolo, approfondiremo il concetto di PBT, i suoi vantaggi e forniremo un esempio dettagliato utilizzando l’algoritmo XGBoost.

Comprensione dell’addestramento basato sulla popolazione (PBT)

L’addestramento basato sulla popolazione (PBT) è una tecnica che trae ispirazione dagli algoritmi genetici e mira a migliorare l’efficienza dell’ottimizzazione degli iperparametri. L’idea chiave dietro il PBT è quella di far evolvere nel tempo una popolazione di modelli consentendo loro di esplorare diverse configurazioni di iperparametri e scambiare informazioni per sfruttare le configurazioni con le migliori prestazioni. Questo approccio dinamico e adattativo spesso porta a una convergenza più rapida verso soluzioni ottimali o quasi ottimali rispetto ai metodi tradizionali.

Il PBT coinvolge i seguenti componenti principali:

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1. Esplorazione ed utilizzazione: il PBT bilancia l’esplorazione di nuove configurazioni di iperparametri e l’utilizzazione di quelle già di successo. I modelli con iperparametri promettenti vengono sfruttati copiando le loro impostazioni su altri modelli, mentre l’esplorazione avviene perturbando gli iperparametri dei modelli meno performanti.
2. Trasferimento degli iperparametri: il PBT consente ai modelli di trasferire i loro iperparametri ad altri modelli. Questo trasferimento può coinvolgere la copia dell’intero set di iperparametri o la selezione di specifici iperparametri in base alle loro prestazioni.
3. Valutazione delle prestazioni e selezione: le prestazioni dei modelli vengono valutate in base a una metrica di fitness (ad es. accuratezza o perdita di validazione). I modelli con prestazioni scadenti vengono eliminati, mentre nuovi modelli con iperparametri aggiornati vengono introdotti nella popolazione.
4. Popolazione diversificata: il PBT mantiene una popolazione diversificata di modelli con diverse configurazioni di iperparametri per esplorare una vasta gamma di possibilità.

Vantaggi dell’addestramento basato sulla popolazione

L’addestramento basato sulla popolazione offre diversi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali di ottimizzazione degli iperparametri:

1. Efficienza: il PBT alloca dinamicamente risorse computazionali ai modelli promettenti, ottenendo una convergenza più rapida e una migliore utilizzazione delle risorse.
2. Adattabilità: la capacità del PBT di trasferire iperparametri e concentrarsi su configurazioni di successo lo rende adattabile alle variazioni delle distribuzioni dei dati e del comportamento del modello.
3. Bilanciamento tra esplorazione ed utilizzazione: mediante l’esplorazione continua di nuove configurazioni e l’utilizzazione di quelle di successo, il PBT trova un buon equilibrio tra esplorazione globale ed utilizzazione locale.
4. Parallelismo: il PBT si presta naturalmente all’esecuzione parallela, consentendo un’efficiente utilizzazione delle risorse di calcolo parallele.

Adesso, immergiamoci in un esempio pratico sull’utilizzo del PBT con l’algoritmo XGBoost.

Esempio: Addestramento basato sulla popolazione con XGBoost

In questo esempio, mostreremo come effettuare l’ottimizzazione degli iperparametri utilizzando l’addestramento basato sulla popolazione con l’algoritmo XGBoost.

Passaggio 1: Importazione delle librerie necessarie e caricamento dei dati

In questa sezione, importiamo le librerie necessarie (random, xgboost e funzioni da sklearn) e carichiamo il dataset Iris. Dividiamo i dati in set di addestramento e di validazione.

Passaggio 2: Definizione dello Spazio degli Iperparametri

In questa sezione, definiamo lo spazio degli iperparametri che include i parametri che vogliamo ottimizzare insieme ai rispettivi intervalli.

Passaggio 3: Inizializzazione della Popolazione

Qui, inizializziamo la popolazione di modelli con iperparametri casuali dello spazio degli iperparametri definito.

Passaggio 4: Esecuzione delle Iterazioni dell’Addestramento Basato sulla Popolazione

Questo è la parte principale del codice, in cui eseguiamo le iterazioni dell’Addestramento Basato sulla Popolazione. Iteriamo attraverso le iterazioni, addestriamo e valutiamo i modelli nella popolazione, ordiniamo la popolazione in base all’accuratezza, effettuiamo l’utilizzazione trasferendo gli iperparametri dal miglior individuo, ed introduciamo l’esplorazione perturbando gli iperparametri.

Dopo aver eseguito il codice sopra. La migliore configurazione dei parametri trovata da PBT è:

Conclusioni

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Grazie per la lettura!