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ML.NET 0.8特性简介

本周.NET生态圈内的更新源源不断,除了.NET Core 2.2,ASP.NET Core 2.2和Entity Framework Core 2.2之外,ML.NET 0.8也一并登上舞台。

新的推荐场景

ML.NET使用基于矩阵分解(Matrix Factorization)和场感知分解机(Field-aware Factorization Machine)的方法来作推荐。一般而言,场感知分解机是矩阵分解更通用的例子,它允许传入额外的元数据。

在ML.NET 0.8中新加了运用矩阵分解的推荐场景。

推荐场景推荐方案示例链接
基于产品Id,评价,用户Id和诸如产品描述,用户特征(年龄,国家)的额外元数据的产品推荐场感知分解机ML.NET 0.3
基于产品Id,评价,用户Id的产品推荐矩阵分解ML.NET 0.7
基于产品Id和与其一同购买的产品Id的产品推荐One Class矩阵分解ML.NET 0.8

在新的推荐场景中,即使没有可用的评价,也可以通过历史购买数据为用户构建"经常一起购买的产品"(Frequently Bought Together)的列表。

通过预览数据改进调试功能

在多数例子里,当开始运行你的机器学习管道(pipeline),且加载数据时,能看到已经载入的数据是很有用的功能。尤其是在某些中间转换过程之后,需要确保数据如预期的一样发生变化。

现在当你想要预览DataView的数据模式(Schema)时,可以悬停鼠标在IDataView对象上,展开它,观察它的数据模式属性。

而要查看DataView中已加载的实际数据,通过以下三步可以达成目标。

在调试模式中打开观察窗口输入DataView对象的变量名,调用它的Preview方法点开想看的某行,这样就能显示其中实际加载的数据

默认情况下,只会显示100行的数据,但可以在Preview方法里传入参数,比如Preview(500),以获得更多的数据。

模型可解释性

为了让模型更具可解释性,ML.NET 0.8引入了新的API,用以帮助理解模型的特征重要性(整体特征重要度(Overall Feature Importance))以及创建能被其他人解释的高效模型(广义加性模型(Generalized Additive Models))。

整体特征重要度用于评判在模型中哪些特性是整体上最重要的。它帮助理解哪些特征是最有价值的,从而得到更好的预测结果。例如,当预测汽车价格时,一些特性比如里程数和生产商品牌是更重要的,而其它特性,如汽车颜色,则是影响甚小。

模型的整体特征重要度可以通过"排列特征重要度"(Permutation Feature Importance)(PFI)技术来获得。PFI借由"如果特征值设为随机数,会怎样影响模型"这一问题以测量特征重要度。

PFI方法的好处是其与模型无关,任何模型都可以用它作评估,并且它还可以使用任意数据。

使用PFI的方法如下例代码所示:

// Compute the feature importance using PFIvar permutationMetrics = mlContext.Regression.PermutationFeatureImportance(model, data);// Get the feature names from the training setvar featureNames = data.Schema.GetColumns() .Select(tuple => tuple.column.Name) // Get the column names .Where(name => name != labelName) // Drop the Label .ToArray();// Write out the feature names and their importance to the model"s R-squared valuefor (int i = 0; i < featureNames.Length; i++) Console.WriteLine($"{featureNames[i]}{permutationMetrics[i].rSquared:G4}");

生成的结果包括了特征名与它的重要度。

Console output: Feature Model Weight Change in R - Squared -------------------------------------------------------- RoomsPerDwelling 50.80 -0.3695 EmploymentDistance -17.79 -0.2238 TeacherRatio -19.83 -0.1228 TaxRate -8.60 -0.1042 NitricOxides -15.95 -0.1025 HighwayDistance 5.37 -0.09345 CrimesPerCapita -15.05 -0.05797 PercentPre40s -4.64 -0.0385 PercentResidental 3.98 -0.02184 CharlesRiver 3.38 -0.01487 PercentNonRetail -1.94 -0.007231

广义加性模型拥有很好的预测可解释性。在便于理解上,它类似于线性模型,但更加灵活,并具有更佳的性能以及利于分析的可视化能力。

更多的API增强

在DataView中过滤行

有时你会需要对数据集过滤一部分数据,比如那些离群值(outlier)。ML.NET 0.8中新加入了FilterByColumn()API可以帮助解决类似问题。

使用方法如下面的代码所示:

IDataView trainingDataView = mlContext.Data.FilterByColumn(baseTrainingDataView, "FareAmount", lowerBound: 1, upperBound: 150);

缓存功能的API

当对同一数据作多次迭代处理时,通过缓存数据可以大幅减少训练时间。

以下例子可以减少50%的训练时间:

var dataProcessPipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Area", "Label") .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Title", "TitleFeaturized")) .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Description", "DescriptionFeaturized")) .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "TitleFeaturized", "DescriptionFeaturized")) //Example Caching the DataView .AppendCacheCheckpoint(mlContext) .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.AveragedPerceptron(DefaultColumnNames.Label, DefaultColumnNames.Features, numIterations: 10));

以IDataView二进制格式保存读取数据

将经过转换的数据保存为IDataView二进制格式相较普通的文本格式,可以极大地提升效率。同时,由于此格式保留了数据模式,所以可以方便读取而不需要再指定列类型。

读取与保存的API如下所示,十分简单:

mlContext.Data.ReadFromBinary("pathToFile");mlContext.Data.SaveAsBinary("pathToFile");

用于时间序列问题的状态性预测引擎

ML.NET 0.7里可以基于时间序列处理异常检查问题。然而,其预测引擎是无状态的,这意味着每次要指出最新的数据点是否是异常的,需要同时提供历史数据。新的引擎中可以保留时间序列的状态,所以现在只要有最新的数据点,即可以进行预测。需要改动的地方是将CreatePredictionFunction()方法替换成CreateTimeSeriesPredictionFunction()