新手如何实现个简单AutoML框架。有参考的github开源项目介绍吗？

作为一名新手，想自己捣鼓出一个简单易用的AutoML框架，这想法很棒！这不仅仅是了解AutoML的工作原理，更是对整个机器学习流程的一次深度实践。别担心，我来帮你一步步拆解，让你能动手做出自己的小玩意儿。

什么是AutoML？打个比方你就懂了

想象一下，你有一个食材库（你的数据集），你想做一道美味的菜（训练一个模型）。以前，你得自己选菜谱（模型架构），自己调味（超参数调整），自己烹饪（训练过程）。AutoML就像是一个超级大厨，它能帮你自动完成这些步骤。

选菜谱（模型选择）： 有很多菜谱（不同的机器学习算法，比如线性回归、决策树、神经网络），AutoML会帮你挑一个最合适的。
调味（超参数调整）： 就像你做菜要加多少盐、多少糖一样，模型也有很多参数需要调整，AutoML会自动帮你找到最佳的“调味料”。
烹饪（模型训练）： AutoML还会帮你控制火候、时间，确保菜能做得好吃（模型训练得好）。
摆盘（模型评估）： 最后，它还会告诉你这道菜味道怎么样，有没有什么需要改进的地方。

构建一个简单的AutoML框架，你需要哪些“核心组件”？

一个基础的AutoML框架，通常包含以下几个关键部分：

1. 数据预处理模块 (Data Preprocessing):
做什么？ 机器学习模型可不认识生的数据。你需要把数据清洗干净，处理缺失值，转换格式，可能还需要特征缩放（比如把不同量级的特征拉到同一个范围）。
新手怎么做？ 可以从最基础的处理开始，比如：
缺失值填充： 用均值、中位数、众数或者一个固定值来填充。
类别特征编码： 把文本类的标签（如“男”、“女”）转换成数字（如0、1）。
特征缩放： 使用 `StandardScaler` (标准化) 或 `MinMaxScaler` (归一化)。
考虑： 刚开始不必追求太复杂的预处理，先保证能跑起来。

2. 模型搜索模块 (Model Search / Architecture Search):
做什么？ 这是一个AutoML的核心。它需要从一系列预设的模型（或者更进一步，自动设计模型结构）中选择一个，或者组合多个模型。
新手怎么做？
算法选择： 准备一个模型池，比如 `scikitlearn` 里的 `LogisticRegression`, `SVC`, `RandomForestClassifier`, `GradientBoostingClassifier`。
简单的搜索策略：
网格搜索 (Grid Search): 尝遍所有可能的模型组合和参数。虽然简单，但计算量大。
随机搜索 (Random Search): 比网格搜索更有效率，随机尝试模型和参数组合。
贝叶斯优化 (Bayesian Optimization): 更智能，根据之前的尝试结果，预测哪些参数组合可能表现更好。这个稍微高级一点，但网上有很多库可以帮你实现，比如 `scikitoptimize`。
考虑： 你的框架可以先支持固定的一组模型，然后逐步加入更复杂的搜索算法。

3. 超参数优化模块 (Hyperparameter Optimization HPO):
做什么？ 即使选定了模型，模型的“性能”也很大程度上取决于它的超参数。比如，随机森林的树的数量、深度；支持向量机的 `C` 值和 `gamma` 值。HPO就是用来找到这些最佳参数的。
新手怎么做？
定义参数空间： 明确你要优化的模型有哪些超参数，以及它们的取值范围（是离散值还是连续值）。
使用搜索算法：
网格搜索/随机搜索： 同样适用于超参数优化。
更高级的： 贝叶斯优化、遗传算法 (Genetic Algorithms) 也是常见的选择。
考虑： HPO通常和模型搜索结合在一起。你可以在搜索不同模型的同时，也对每个模型进行超参数优化。

4. 模型评估模块 (Model Evaluation):
做什么？ 怎么知道哪个模型、哪个参数组合“好”？你需要一套评价标准，比如准确率 (Accuracy)、F1分数 (F1Score)、AUC等。
新手怎么做？
交叉验证 (CrossValidation): 这是评估模型鲁棒性的标准方法，避免模型只在某个特定训练集上表现好。K折交叉验证 (KFold CrossValidation) 是最常用的。
选择合适的指标： 根据你的任务（分类、回归）选择合适的评估指标。
考虑： 确保你的评估过程是公平的，不要让模型在测试集上“偷看”。

5. 结果汇总与报告模块 (Result Aggregation & Reporting):
做什么？ 收集所有尝试过的模型和参数组合的表现，找出最优的那个，并生成一份报告。
新手怎么做？
记录： 用一个字典或者列表记录每次尝试的模型、参数、评估指标。
排序： 根据评估指标对结果进行排序，找出最佳模型。
输出： 打印出最佳模型、最佳参数以及它的评估结果。
考虑： 刚开始可以简单地打印出来，之后可以考虑生成更友好的报告，比如HTML格式。

动手实践：用Python构建你的第一个AutoML框架

有了上面这些组件的概念，我们就可以用Python代码把它们串起来了。我这里给你一个非常基础的框架结构，你可以基于此进行扩展。

```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import numpy as np

class SimpleAutoML:
def __init__(self, estimators, cv=5, scoring='accuracy'):
"""
:param estimators: 包含模型名称和模型的字典，例如 {'lr': LogisticRegression(), 'rf': RandomForestClassifier()}
:param cv: 交叉验证的折数
:param scoring: 评估指标
"""
self.estimators = estimators
self.cv = cv
self.scoring = scoring
self.best_model_ = None
self.best_params_ = None
self.results_ = {}

def _build_pipeline(self, model, params_grid):
"""
构建一个通用的数据预处理和模型训练的Pipeline
"""
假设我们只有数值型特征和类别型特征
你需要根据你的数据定义这些
numeric_features = model.get_params().get('numeric_features', []) 假设模型有指定numeric_features
categorical_features = model.get_params().get('categorical_features', []) 假设模型有指定categorical_features

数值特征处理：填充缺失值（用中位数）+ 标准化
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
('scaler', StandardScaler())
])

类别特征处理：填充缺失值（用常数）+ OneHot编码
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])

合并预处理步骤
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', numeric_transformer, numeric_features),
('cat', categorical_transformer, categorical_features)
],
remainder='passthrough' 保留未指定的列
)

创建最终的pipeline，包含预处理和模型
pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
('classifier', model)])
return pipeline

def fit(self, X, y):
"""
训练并评估所有模型，找到最优模型
"""
假设X是DataFrame，可以自动识别特征类型
if isinstance(X, pd.DataFrame):
numeric_features = X.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
categorical_features = X.select_dtypes(exclude=np.number).columns.tolist()
else: 如果是numpy array，需要用户指定
print("Warning: Input X is not a pandas DataFrame. You might need to specify numeric_features and categorical_features manually.")
numeric_features = []
categorical_features = []

for name, estimator in self.estimators.items():
print(f" Training and evaluating {name} ")

为当前模型设置特征信息（如果模型需要）
if hasattr(estimator, 'set_params'):
try:
estimator.set_params(numeric_features=numeric_features, categorical_features=categorical_features)
except ValueError:
如果模型不支持直接设置，我们可以在_build_pipeline里处理
pass

定义超参数搜索空间
这里只是示例，你需要为每个模型定义合理的超参数范围
param_grid = {}
if name == 'lr':
param_grid = {
'classifier__C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100],
'classifier__solver': ['liblinear', 'lbfgs']
}
elif name == 'rf':
param_grid = {
'classifier__n_estimators': [50, 100, 200],
'classifier__max_depth': [None, 10, 20, 30],
'classifier__min_samples_split': [2, 5, 10]
}
elif name == 'svc':
param_grid = {
'classifier__C': [0.1, 1, 10],
'classifier__kernel': ['rbf', 'linear'],
'classifier__gamma': ['scale', 'auto']
}
else:
print(f"No specific param_grid defined for {name}, using default.")


pipeline = self._build_pipeline(estimator, param_grid)

使用RandomizedSearchCV进行超参数搜索
n_iter 参数控制搜索的次数，可以根据计算资源调整
random_state 保证结果的可复现性
search = RandomizedSearchCV(pipeline,
param_grid,
n_iter=20, 尝试20种不同的超参数组合
cv=self.cv,
scoring=self.scoring,
random_state=42,
n_jobs=1) 使用所有CPU核心

search.fit(X, y)

self.results_[name] = {
'best_score': search.best_score_,
'best_params': search.best_params_,
'mean_test_score': search.cv_results_['mean_test_score'],
'params': search.cv_results_['params']
}
print(f" Best {self.scoring} for {name}: {search.best_score_:.4f}")
print(f" Best params: {search.best_params_}")

找到所有模型中最好的那个
best_model_name = max(self.results_, key=lambda k: self.results_[k]['best_score'])
self.best_model_ = self.estimators[best_model_name]
self.best_params_ = self.results_[best_model_name]['best_params']

重新构建最好的pipeline并用所有数据训练
final_pipeline = self._build_pipeline(self.best_model_, {}) 此时不需要搜索参数了
重新设置最好的超参数
final_pipeline.set_params(self.best_params_)
final_pipeline.fit(X, y) 用全部训练数据重新训练
self.best_pipeline_ = final_pipeline 保存最终训练好的pipeline

print(" AutoML Finished ")
print(f"Best Model Found: {best_model_name}")
print(f"Best Parameters: {self.best_params_}")
print(f"Best CrossValidation Score ({self.scoring}): {self.results_[best_model_name]['best_score']:.4f}")


def predict(self, X):
if self.best_pipeline_:
return self.best_pipeline_.predict(X)
else:
raise RuntimeError("Model has not been trained yet. Call .fit() first.")

def get_results(self):
return self.results_

如何使用这个框架

1. 准备数据 (这里用一个简单的鸢尾花数据集作为例子)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target

模拟一下数据里有缺失值和类别特征
X['sepal length (cm)'] = X['sepal length (cm)'].apply(lambda x: np.nan if np.random.rand() < 0.1 else x)
X['species_str'] = X['species'].apply(lambda x: 'setosa' if x == 0 else ('versicolor' if x == 1 else 'virginica'))
X = X.drop('species', axis=1) 移除原始的整数标签

2. 定义模型池
注意：这里的模型我没有预设numeric_features和categorical_features，
在_build_pipeline里会自动根据X推断，这是为了简化示例。
如果你的模型需要更精细的控制，可以在定义模型时就传入这些信息。
models_to_try = {
'lr': LogisticRegression(max_iter=1000), 增加max_iter避免收敛警告
'rf': RandomForestClassifier(random_state=42),
'svc': SVC(random_state=42)
}

3. 初始化AutoML框架
automl = SimpleAutoML(estimators=models_to_try, cv=3, scoring='accuracy') 减少cv到3以加速演示

4. 运行AutoML
automl.fit(X, y)

5. 使用最佳模型进行预测
假设我们有一些新的数据 (同样需要处理成DataFrame格式，包含上面模拟的缺失和类别特征)
X_new = pd.DataFrame({
'sepal length (cm)': [5.1, 6.0, 7.2],
'sepal width (cm)': [3.5, 2.9, 3.0],
'petal length (cm)': [1.4, 4.5, 6.1],
'petal width (cm)': [0.2, 1.5, 2.5],
'species_str': ['setosa', 'versicolor', 'virginica']
})

predictions = automl.predict(X_new)
print(" Predictions on new data:", predictions)

6. 查看所有结果
print(" All results:")
import pprint
pprint.pprint(automl.get_results())

```

代码解释与你的下一步思考

`SimpleAutoML` 类： 这是一个核心的容器，包含了所有AutoML的逻辑。
`__init__`： 初始化时需要传入一个模型字典（比如你想要尝试的`LogisticRegression`, `RandomForestClassifier`等），交叉验证的次数 `cv`，以及评估指标 `scoring`。
`_build_pipeline`： 这个方法很关键。它根据模型和参数（这里我做了简化，直接用了 `ColumnTransformer` 来处理数值和类别特征）构建了一个 `scikitlearn` 的 `Pipeline`。
`ColumnTransformer`： 这个工具非常强大，可以让你对不同类型的列应用不同的预处理步骤。
`Pipeline`： 将预处理和模型串联起来，这样在 `RandomizedSearchCV` 里面就可以直接优化带有“`preprocessor__`”前缀的参数（虽然在本例中我们没直接这么做，但这是 `Pipeline` 的好处）。
`fit` 方法：
遍历你传入的 `estimators`。
为每个模型定义一个 `param_grid`，这是 `RandomizedSearchCV` 要搜索的参数范围。
使用 `RandomizedSearchCV` 来进行搜索。`n_iter` 是随机搜索的迭代次数，`n_jobs=1` 表示使用所有CPU核心来加速。
记录每个模型最好的分数和参数。
最后，找到所有模型中表现最好的那个，并用它和它的最佳参数在全部训练数据上重新训练一个最终模型 (`self.best_pipeline_`)。
`predict` 方法： 使用找到的最佳模型进行预测。
`get_results` 方法： 返回一个字典，包含所有尝试过的模型的详细表现。

下一步你可以怎么做？（进阶方向）

1. 更多模型： 往 `estimators` 里加更多模型，比如 `GradientBoostingClassifier`, `XGBoost`, `LightGBM`。
2. 更丰富的预处理：
特征工程： 自动生成新的特征，比如多项式特征、交互特征。
降维： PCA (主成分分析) 等。
更智能的缺失值处理： 使用 KNNImputer 等。
3. 更高级的搜索策略：
贝叶斯优化： 使用 `scikitoptimize` 或 `Optuna` 来实现更高效的超参数搜索。
神经架构搜索 (NAS)： 这个比较复杂，涉及到自动设计神经网络的结构。你可以从一些简单的NAS方法开始，比如随机搜索不同层数、不同类型的层。
4. 集成学习： 尝试将多个模型的结果进行集成（比如投票或加权平均）。
5. 模型可解释性： 集成一些模型解释性工具（如 SHAP, LIME），让用户知道为什么模型会做出某个预测。
6. 任务适应性： 框架可以根据用户指定任务（分类、回归）自动选择合适的模型和评估指标。
7. 用户友好的接口： 比如可以自定义数据预处理流程，或者提供一个Web界面。

GitHub 上值得参考的开源项目

你如果想看别人是怎么做的，可以参考这些项目，它们代表了AutoML领域不同的侧重点和成熟度。

1. AutoSklearn:
GitHub: [https://github.com/automl/autosklearn](https://github.com/automl/autosklearn)
特点： 这是基于 `scikitlearn` 的一个非常成熟的AutoML工具。它结合了模型选择、超参数优化和特征选择。它使用贝叶斯优化和集成方法来搜索最佳配置。对于新手来说，研究它的代码结构和实现思路非常有价值，可以学到很多高级技巧。它能处理各种分类和回归任务。
怎么学： 看看它是如何定义模型和参数空间的，以及它如何使用 `scikitlearn` 的 `Pipeline` 和 `BaseEstimator`。

2. TPOT (Treebased Pipeline Optimization Tool):
GitHub: [https://github.com/EpistasisLab/tpot](https://github.com/EpistasisLab/tpot)
特点： TPOT 使用遗传编程来自动构建和优化机器学习管道。它搜索的是整个管道（预处理、特征工程、模型），而不仅仅是模型和超参数。这使得它非常强大，但计算量也相对较大。
怎么学： 关注它如何将机器学习任务表示成“基因”，以及如何使用遗传算法来“进化”出最优管道。

3. AutoGluon:
GitHub: [https://github.com/awslabs/autogluon](https://github.com/awslabs/autogluon)
特点： 由亚马逊推出，AutoGluon 专注于简单易用，且性能非常强大，尤其是在表格数据、图像和文本任务上。它集成了多种模型（包括深度学习模型）和集成策略，并提供自动化的数据预处理和特征工程。
怎么学： 它的代码库非常庞大，可以先从它处理表格数据的部分入手，看看它如何结合多种模型进行预测。

4. AutoKeras:
GitHub: [https://github.com/kerasteam/autokeras](https://github.com/kerasteam/autokeras)
特点： AutoKeras 是一个专门用于神经架构搜索 (NAS) 的 AutoML 库，基于 Keras。如果你对深度学习模型感兴趣，想自动找到最佳的网络结构，AutoKeras 是一个很好的起点。
怎么学： 了解它如何将神经网络的层和连接表示成一个搜索空间，以及它如何利用 NAS 算法（如贝叶斯优化、遗传算法）来搜索结构。

给新手的建议：

从小处着手： 先实现一个只支持几种简单模型的AutoML框架，然后逐步增加功能。
理解原理： 不要只是复制粘贴代码，尝试去理解每一部分的作用，为什么这么设计。
多做实验： 用不同的数据集来测试你的框架，观察它的表现，思考如何改进。
阅读文档： 开源项目的文档是宝藏，仔细阅读可以帮助你理解其设计思路和用法。
加入社区： 如果遇到问题，可以去开源项目的社区（如GitHub的Issues）提问，那里有很多热心人。

自己动手实现一个AutoML框架，虽然有挑战，但绝对是学习机器学习工程化过程的最佳方式之一。祝你玩得开心！

微软的NNI。后面的版本应该会基于他们的最新论文Retiarii改进。

华为的Vega

亚马逊的Autogluon

其他

• AutoKeras
• AutoPytorch

NAS实现规范

打个广告，我们实验室将NAS应用到COVID-19 CT图像分类的应用，论文已被AAA2021接收，代码也已经开源

微信公众号：AutoML机器学习

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2020-11-11 10:34:59