microsoftml.rx_fast_forest：隨機樹系

  • 發行項

使用方式

microsoftml.rx_fast_forest(formula: str,
    data: [revoscalepy.datasource.RxDataSource.RxDataSource,
    pandas.core.frame.DataFrame], method: ['binary',
    'regression'] = 'binary', num_trees: int = 100,
    num_leaves: int = 20, min_split: int = 10,
    example_fraction: float = 0.7, feature_fraction: float = 1,
    split_fraction: float = 1, num_bins: int = 255,
    first_use_penalty: float = 0, gain_conf_level: float = 0,
    train_threads: int = 8, random_seed: int = None,
    ml_transforms: list = None, ml_transform_vars: list = None,
    row_selection: str = None, transforms: dict = None,
    transform_objects: dict = None, transform_function: str = None,
    transform_variables: list = None,
    transform_packages: list = None,
    transform_environment: dict = None, blocks_per_read: int = None,
    report_progress: int = None, verbose: int = 1,
    ensemble: microsoftml.modules.ensemble.EnsembleControl = None,
    compute_context: revoscalepy.computecontext.RxComputeContext.RxComputeContext = None)

Description

機器學習快速樹系

詳細資料

決策樹是無母數模型，可對輸入執行一連串的簡單測試。 此決策程序會將其對應至可在定型資料集中找到的輸出，其輸入類似於正在處理的執行個體。 系統會根據相似性的量值，在二元樹狀目錄資料結構的每個節點上做出決策，以遞迴方式透過樹狀結構的分支對應每個執行個體，直到到達適當的分葉節點並傳回輸出決策為止。

決策樹具有下列優點：

  • 在定型和預測期間，執行運算和記憶體使用都很有效率。

  • 可以代表非線性決策界限。

  • 它們會執行整合式特徵選取和分類。

  • 它們可彈性呈現雜訊特徵。

快速樹系迴歸是使用 rx_fast_trees 中迴歸樹狀結構學習工具的隨機樹系與分位數迴歸樹系實作。 模型是由決策樹的集成所組成。 決策樹系中的每個樹狀結構都會透過預測來輸出高斯分布。 系統會對樹狀結構整體執行彙總，以找出最接近模型中所有樹狀結構合併分佈的高斯分佈。

此決策樹系分類器由一整團的決策樹所組成。 一般而言，集團模型比單一決策樹的涵蓋範圍更廣、精確度更高。 決策樹系中的每個樹狀結構都會輸出高斯分布。

引數

公式

公式已於 revoscalepy.rx_formula 中說明。 microsoftml 目前不支援互動字詞和 F()。

data

指定 .xdf 檔案或資料框架物件的資料來源物件或字元字串。

method

表示快速樹狀結構類型的字元字串：

  • "binary" 代表快速樹狀結構二元分類，或

  • "regression" 代表快速樹狀結構迴歸。

num_trees

指定要在集成中建立的決策樹總數。建立較多的決策樹或許可獲得更好的涵蓋範圍，但定型時間會增加。 預設值是 100。

num_leaves

可在任何樹狀結構中建立的分葉 (終端節點) 數目上限。 較大的值可能會增加樹狀結構的大小並提高精確度，但有可能會過度學習，且需要較長的定型時間。 預設值為 20。

min_split

形成分葉所需的定型執行個體數目下限。 也就是說，從子取樣資料中，迴歸樹的分葉中允許的文件數目下限。 「分割」意指樹狀結構的每個層級 (節點) 中的特徵是隨機分割的。 預設值是 10。

example_fraction

要用於每個樹狀結構的隨機選擇執行個體的分數。 預設值為 0.7。

feature_fraction

要用於每個樹狀結構的隨機選擇特徵的分數。 預設值為 0.7。

split_fraction

要用於每個分割的隨機選擇特徵的分數。 預設值為 0.7。

num_bins

每個特徵的相異值 (間隔) 數目上限。 預設值為 255。

first_use_penalty

特徵會先使用懲罰係數。 預設值為 0。

gain_conf_level

樹狀結構調整增益的信賴度需求 (應在範圍 [0,1] 內)。 預設值為 0。

train_threads

要用於定型的執行緒數目。 如果指定了 None，則會在內部決定要使用的執行緒數目。 預設值為 None。

random_seed

指定隨機種子。 預設值為 None。

ml_transforms

指定在訓練之前要在資料上執行的 MicrosoftML 轉換清單，或者，若未執行任何轉換，則為 None。 請參閱 featurize_text、categorical 與 categorical_hash，以了解哪有些支援的轉換。 這些轉換會在任何指定的 Python 轉換之後執行。 預設值為 None。

ml_transform_vars

指定要在 ml_transforms 中使用之變數名稱的字元向量，或者，若未使用任何名稱，則為 None。 預設值為 None。

row_selection

不支援。 指定資料集中要供模型使用的資料列 (觀測值)，可以是來自資料集的邏輯變數名稱 (以引號括住)，或是使用資料集中變數的邏輯運算式。 例如：

  • row_selection = "old" 將只會使用 old 變數值為 True 的觀測值。

  • row_selection = (age > 20) & (age < 65) & (log(income) > 10) 只會使用 age 變數值介於 20 到 65 之間且 income 變數 log 值大於 10 的觀察值。

資料列選取會在處理任何資料轉換之後執行 (請參閱引數 transforms 或 transform_function)。 如同所有運算式，可以在函數呼叫之外使用 expression 函數定義 row_selection。

轉換

不支援。 代表第一輪變數轉換形式的運算式。 如同所有運算式，可以在函數呼叫之外使用 expression 函數定義 transforms (或 row_selection)。

transform_objects

不支援。 具名清單，其中包含 transforms、transform_function 和 row_selection 可以參考的物件。

transform_function

變數轉換函數。

transform_variables

轉換函數所需之輸入資料集變數的字元向量。

transform_packages

不支援。 字元向量，用以指定其他 Python 套件 (除了 RxOptions.get_option("transform_packages") 中指定的套件以外) 以供使用，並且預先載入以供變數轉換函數使用。 例如，revoscalepy 函數中透過其 transforms 與 transform_function 引數明確定義的字元向量，或透過其 formula 或 row_selection 引數隱含定義的字元向量。 transform_packages 引數也可能是 None，表示並未預先載入 RxOptions.get_option("transform_packages") 以外的任何套件。

transform_environment

不支援。 使用者定義的環境，用為內部形成之所有環境的父環境，以及用於變數資料轉換。 若 transform_environment = None，則會改用父系為 revoscalepy.baseenv 的新「雜湊」環境。

blocks_per_read

指定要針對從資料來源讀取之每個資料區塊讀取的區塊數目。

report_progress

指定資料列處理進度報告層級的整數值：

  • 0：未報告進度。

  • 1：已列印和更新處理的資料列數目。

  • 2：報告已處理的資料列數目與時間。

  • 3：報告已處理的資料列數與所有時間。

verbose

指定所需輸出數量的整數值。 若為 0，則計算期間不會列印任何詳細資訊輸出。 整數值 1 到 4 提供越來越多的資訊量。

compute_context

設定執行計算的內容，以有效的 RxComputeContext 指定。 目前支援本機與 RxInSqlServer 計算內容。

集成

用於集成的控制參數。

傳回

具有已訓練模型的 FastForest 物件。

注意

此演算法為多執行緒，且一律會嘗試將整個資料集載入記憶體中。

另請參閱

rx_fast_trees, rx_predict

參考資料

維基百科：隨機樹系 (英文)

分位數迴歸樹系 (英文)

從樹墩到樹狀到樹系 (英文)

二元分類範例

'''
Binary Classification.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_fast_forest, rx_predict
from revoscalepy.etl.RxDataStep import rx_data_step
from microsoftml.datasets.datasets import get_dataset

infert = get_dataset("infert")

import sklearn
if sklearn.__version__ < "0.18":
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
else:
    from sklearn.model_selection import train_test_split

infertdf = infert.as_df()
infertdf["isCase"] = infertdf.case == 1
data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(infertdf, infertdf.isCase)

forest_model = rx_fast_forest(
    formula=" isCase ~ age + parity + education + spontaneous + induced ",
    data=data_train)
    
# RuntimeError: The type (RxTextData) for file is not supported.
score_ds = rx_predict(forest_model, data=data_test,
                     extra_vars_to_write=["isCase", "Score"])
                     
# Print the first five rows
print(rx_data_step(score_ds, number_rows_read=5))

輸出：

Not adding a normalizer.
Making per-feature arrays
Changing data from row-wise to column-wise
Beginning processing data.
Rows Read: 186, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Processed 186 instances
Binning and forming Feature objects
Reserved memory for tree learner: 7176 bytes
Starting to train ...
Not training a calibrator because a valid calibrator trainer was not provided.
Elapsed time: 00:00:00.2704185
Elapsed time: 00:00:00.0443884
Beginning processing data.
Rows Read: 62, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0253862
Finished writing 62 rows.
Writing completed.
Rows Read: 5, Total Rows Processed: 5, Total Chunk Time: Less than .001 seconds 
  isCase PredictedLabel      Score
0  False          False -36.205067
1   True          False -40.396084
2  False          False -33.242531
3  False          False -87.212494
4   True          False -13.100666

迴歸範例

'''
Regression.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_fast_forest, rx_predict
from revoscalepy.etl.RxDataStep import rx_data_step
from microsoftml.datasets.datasets import get_dataset

airquality = get_dataset("airquality")

import sklearn
if sklearn.__version__ < "0.18":
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
else:
    from sklearn.model_selection import train_test_split

airquality = airquality.as_df()


######################################################################
# Estimate a regression fast forest
# Use the built-in data set 'airquality' to create test and train data

df = airquality[airquality.Ozone.notnull()]
df["Ozone"] = df.Ozone.astype(float)

data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(df, df.Ozone)

airFormula = " Ozone ~ Solar_R + Wind + Temp "

# Regression Fast Forest for train data
ff_reg = rx_fast_forest(airFormula, method="regression", data=data_train)

# Put score and model variables in data frame
score_df = rx_predict(ff_reg, data=data_test, write_model_vars=True)
print(score_df.head())

# Plot actual versus predicted values with smoothed line
# Supported in the next version.
# rx_line_plot(" Score ~ Ozone ", type=["p", "smooth"], data=score_df)

輸出：

Not adding a normalizer.
Making per-feature arrays
Changing data from row-wise to column-wise
Beginning processing data.
Rows Read: 87, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Warning: Skipped 4 instances with missing features during training
Processed 83 instances
Binning and forming Feature objects
Reserved memory for tree learner: 21372 bytes
Starting to train ...
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.0644269
Elapsed time: 00:00:00.0109290
Beginning processing data.
Rows Read: 29, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0314390
Finished writing 29 rows.
Writing completed.
   Solar_R  Wind  Temp      Score
0    190.0   7.4  67.0  26.296144
1     20.0  16.6  63.0  14.274153
2    320.0  16.6  73.0  23.421144
3    187.0   5.1  87.0  80.662109
4    175.0   7.4  89.0  67.570549