广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (3): 185-193.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021071801

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数据驱动的自动化机器学习流程生成方法

陈高建, 王菁*, 栗倩文, 袁云静, 曹嘉琛   

  1. 北方工业大学 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室, 北京 100144
  • 收稿日期:2021-07-18 修回日期:2021-09-09 出版日期:2022-05-25 发布日期:2022-05-27
  • 通讯作者: 王菁(1978—), 女, 辽宁新宾人, 北方工业大学副研究员, 博士。E-mail: wang_jing@ncut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划(2018YFB1402500);国家自然科学基金重点项目(61832004); 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(62061136006)

Data-driven Method for Automatic Machine Learning Pipeline Generation

CHEN Gaojian, WANG Jing*, LI Qianwen, YUAN Yunjing, CAO Jiachen   

  1. Beijing Key Laboratory on Integration and Analysis of Large-Scale Stream Data, North China University of Technology, Beijing 100144, China
  • Received:2021-07-18 Revised:2021-09-09 Online:2022-05-25 Published:2022-05-27

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617

摘要： 自动化机器学习是机器学习前沿的一个重要问题,自动化机器学习工具根据数据集及任务需求组合机器学习算子来构造流程,使领域用户在不具备专业机器学习知识的情况下也能完成相应数据分析工作,但目前的自动化机器学习工具普遍存在耗时长和精度低的问题。本文基于数据集相似性和强化学习原理,提出一种数据驱动的自动化机器学习流程的生成方法,利用相似数据集的历史知识,将神经网络与MCTS相结合,指导机器学习流程的生成。实验结果表明:该方法在耗时方面缩短至分钟级别,流程性能也得到提升。

关键词: AutoML, 数据集相似性, MCTS, 强化学习

Abstract: Automatic Machine Learning (AutoML) is an important issue at the forefront of machine learning. Automatic machine learning tools compose machine learning primitives to construct pipelines based on datasets and task requirements, so that domain users can complete corresponding data analysis work without professional machine learning knowledge. However, current automatic machine learning tools generally suffer from the problems of long-time consumption and low precision. A data-driven method for automatic machine learning pipeline generation based on the principles of dataset similarity and reinforcement learning is proposed in this paper. This method uses the historical knowledge of similar datasets to guide the generation of machine learning pipelines. The experimental results show that the time-consumption of the method proposed in this paper is shortened to the minute level, and the pipeline performance is also improved.

Key words: automatic machine learning, dataset similarity, MCTS, reinforcement learning

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  • TP181
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