机器学习数据处理与模型开发全解析

### 机器学习数据处理与模型开发全解析 #### 1. 特征存储与数据处理 在机器学习中，数据管理和处理是至关重要的环节。特征存储是其中的核心概念，它是机器学习特征的中央存储库。下面我们将详细介绍如何使用 MLRun 进行特征存储和数据处理。 ##### 1.1 获取离线特征向量 可以将离线特征向量作为数据框获取，并将数据集保存为 Parquet 文件，示例代码如下： ```python train_dataset = fstore.get_offline_features(transactions_fv, target=ParquetTarget()) # 预览数据集 train_dataset.to_dataframe().tail(5) ``` ##### 1.2 获取实时特征 要获取实时特征，首先需要定义一个服务（初始化实时检索管道），然后使用 `.get()` 方法实时请求特征值。MLRun 支持基于特征的元数据和统计信息进行自动值插补，这可以节省大量的开发和计算开销。示例代码如下： ```python # 创建在线特征服务，用特征均值替换 NaN 值 svc = fstore.get_online_feature_service('transactions-fraud:latest', impute_policy={"*": "$mean"}) # 获取样本特征向量 sample_fv = svc.get([{'source': 'C76780537'}]) # sample_fv 结果 [{'amount_max_2h': 14.68, 'amount_max_12h': 70.81, 'amount_sum_2h': 14.68, 'amount_count_2h': 1.0, 'amount_avg_2h': 14.68}] ``` MLRun 的特征存储通过在摄入过程中结合预计算值和在特征请求时进行实时计算，提供了准确的实时聚合和低延迟。其框架提供了模型开发和训练管道、实时服务管道以及集成模型监控，并且特征存储与其他组件原生集成，加速了产品化进程。 ##### 1.3 数据处理相关思考与练习 在数据处理过程中，有一些关键问题值得思考： - 元数据提供哪些详细信息？作为数据专业人员，为什么我们需要这些信息？ - 有哪些开源数据版本控制工具可用？哪个适合您的组织？ - 批处理和流处理有什么区别？何时使用它们？ - 特征存储如何简化数据管理和处理实践？哪些功能实现了这一点？ - Feast 和 MLRun 特征存储有什么区别？哪个适合您的组织？ 同时，还可以进行以下练习： - 选择一个开源解决方案（DVC、Pachyderm、MLflow 或 MLRun），创建一个数据版本控制脚本或工作流，记录和版本化数据及元数据。 - 使用您选择的工具创建批处理管道的原型。 - 将 Trino 数据连接器连接到数据源。 - 使用特征存储训练一个演示模型（如果需要示例模型，可以使用 Hugging Face）。 - 在 MLRun 中创建一个特征集和摄入管道。 #### 2. 生产环境下的模型开发 如今，机器学习模型的开发不再局限于实验实验室和研究论文，而是注重实际应用，即生产环境。因此，构建高性能模型是生产环境下模型开发的核心。 ##### 2.1 自动化机器学习（AutoML） 构建最佳的机器学习模型是一个迭代过程，依赖于数据科学经验和直觉。自动化机器学习（AutoML）试图从数据和模型目标中自动推断可能的处理任务和实验，并按顺序进行测试，直到获得最佳模型结果。 AutoML 的关键组件包括： | 组件 | 描述 | | ---- | ---- | | 数据预处理 | 如数据清理、插补缺失值、编码分类变量和缩放特征等任务，为建模准备数据。 | | 特征工程 | 自动生成和选择相关特征或特征变换，以提高模型性能。 | | 模型选择 | 探索和选择适合给定数据集和问题的算法或模型。 | | 超参数调优 | 选择模型的最佳超参数，可使用网格搜索、随机搜索等技术。 | | 集成方法 | 组合多个模型的预测结果，以提高整体性能。 | | 模型评估 | 使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型的有效性。 | | 管道构建 | 构建从数据预处理到模型部署的端到端管道，生成可用于生产的工作流。 | | 可解释性 | 为模型预测提供解释，帮助用户理解模型的决策过程。 | AutoML 的发展历程中，DataRobot 是先驱之一，随后 H2O、Google 等公司也推出了相关技术，还有许多开源项目。AutoML 具有效率高、易访问、成本效益高、准确性提高、可扩展性强和便于实验等优点，但也存在定制性有限、过拟合风险、资源密集、缺乏领域知识、可解释性差、成本高、依赖数据质量和存在伦理问题等缺点。未来，AutoML 可能会与生成式 AI 结合，创建几乎无需人工交互的复杂机器学习系统。 ##### 2.2 运行、跟踪和比较 ML 作业 运行、跟踪和比较 ML 作业是强大且灵活的机器学习工作流的基石。 运行 ML 作业包括模型训练、超参数调优、数据预处理和测试等，需要计算资源分配和管道自动化。Google Vertex AI 和 Amazon SageMaker 是主流的完全托管云 MLOps 平台，而 MLflow、ClearML 和 Weights & Biases 等框架则是