Căutare în grilă și aleatorie cu H2O

Ajustarea hiperparametrilor în R

Dr. Shirin Elsinghorst

Senior Data Scientist

Hiperparametri în modelele H2O

Hiperparametri pentru Gradient Boosting:

?h2o.gbm

ntrees: Numărul de arbori. Implicit: 50.
max_depth: Adâncimea maximă a arborelui. Implicit: 5.
min_rows: Numărul minim de observații (ponderate) într-o frunză. Implicit: 10.
learn_rate: Rata de învățare (0.0–1.0). Implicit: 0.1.
learn_rate_annealing: Factorul de scalare a ratei de învățare după fiecare arbore (ex.: 0.99 sau 0.999). Implicit: 1.

Pregătirea datelor pentru modelare cu H2O

Conversie în frame H2O

seeds_data_hf <- as.h2o(seeds_data)

Identificarea caracteristicilor și a țintei

y <- "seed_type"
x <- setdiff(colnames(seeds_data_hf), y)

Împărțirea datelor în seturi de antrenament, testare și validare

sframe <- h2o.splitFrame(data = seeds_data_hf, ratios = c(0.7, 0.15), seed = 42)
train <- sframe[[1]]
valid <- sframe[[2]]
test <- sframe[[3]]

Definirea unei grile de hiperparametri

Hiperparametri GBM

gbm_params <- list(ntrees = c(100, 150, 200), max_depth = c(3, 5, 7), learn_rate = c(0.001, 0.01, 0.1))

Funcția h2o.grid

gbm_grid <- h2o.grid("gbm", 
                     grid_id = "gbm_grid",
                     x = x, 
                     y = y,
                     training_frame = train,
                     validation_frame = valid,
                     seed = 42,
                     hyper_params = gbm_params)

Examinarea rezultatelor cu h2o.getGrid

Examinarea unui obiect grilă

Examinarea rezultatelor modelului gbm_grid cu funcția h2o.getGrid.
Obținerea rezultatelor grilei sortate după acuratețea de validare

gbm_gridperf <- h2o.getGrid(grid_id = "gbm_grid", sort_by = "accuracy", decreasing = TRUE)

Grid ID: gbm_grid 
Used hyper parameters: 
  -  learn_rate 
  -  max_depth 
  -  ntrees 
Number of models: 27 
Number of failed models: 0 

Hyper-Parameter Search Summary: ordered by decreasing accuracy

Extragerea celui mai bun model dintr-o grilă

Cel mai bun model GBM ales după acuratețea de validare se află la poziția 1

best_gbm <- h2o.getModel(gbm_gridperf@model_ids[[1]])

Aceștia sunt hiperparametrii celui mai bun model:

print(best_gbm@model[["model_summary"]])

Model Summary: 
 number_of_trees number_of_internal_trees model_size_in_bytes min_depth
             200                      600              100961         2 
 max_depth mean_depth min_leaves max_leaves mean_leaves
         7    5.22667          3         10     8.38833

Extragerea celui mai bun model dintr-o grilă

best_gbm este un obiect model H2O obișnuit și poate fi tratat ca atare!

h2o.performance(best_gbm, test)

MSE: (Extract with `h2o.mse`) 0.04761904
RMSE: (Extract with `h2o.rmse`) 0.2182179
Logloss: (Extract with `h2o.loglos

Căutare aleatorie cu H2O

Pe lângă grila de hiperparametri, adăugați criterii de căutare:

gbm_params <- list(ntrees = c(100, 150, 200),
                   max_depth = c(3, 5, 7),
                   learn_rate = c(0.001, 0.01, 0.1))

search_criteria <- list(strategy = "RandomDiscrete", 
                        max_runtime_secs = 60, 
                        seed = 42)

gbm_grid <- h2o.grid("gbm", 
                     grid_id = "gbm_grid",
                     x = x, y = y,
                     training_frame = train,
                     validation_frame = valid,
                     seed = 42,
                     hyper_params = gbm_params,
                     search_criteria = search_criteria)

search_criteria <- list(strategy = "RandomDiscrete", 
                        stopping_metric = "mean_per_class_error", 
                        stopping_tolerance = 0.0001, 
                        stopping_rounds = 6)

gbm_grid <- h2o.grid("gbm", x = x, y = y, training_frame = train, validation_frame = valid, 
                      seed = 42, hyper_params = gbm_params, search_criteria = search_criteria)

H2O Grid Details
================
Grid ID: gbm_grid 
Used hyper parameters: 
  -  learn_rate 
  -  max_depth 
  -  ntrees 
Number of models: 30 
Number of failed models: 0

Timp de practică!

Ajustarea hiperparametrilor în R