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    XGBoost 1.3.1代码规范

    XGBoost 1.3.1代码规范

    基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。
    如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。

    xgboost1.3.1_autosearch.py示例代码

    # -*- coding:utf-8 -*-
    """ xgboost train demo """
    import xgboost as xgb
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import datasets
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    import numpy as np
    import os
    import time
    import argparse
    from rudder_autosearch.sdk.amaas_tools import AMaasTools
    
    def parse_arg():
        """parse arguments"""
        parser = argparse.ArgumentParser(description='xgboost boston Example')
        parser.add_argument('--train_dir', type=str, default='./train_data',
                            help='input data dir for training (default: ./train_data)')
        parser.add_argument('--test_dir', type=str, default='./test_data',
                            help='input data dir for test (default: ./test_data)')
        parser.add_argument('--output_dir', type=str, default='./output',
                            help='output dir for auto_search job (default: ./output)')
        parser.add_argument('--job_id', type=str, default="job-1234",
                            help='auto_search job id (default: "job-1234")')
        parser.add_argument('--trial_id', type=str, default="0-0",
                            help='auto_search id of a single trial (default: "0-0")')
        parser.add_argument('--metric', type=str, default="mse",
                            help='evaluation metric of the model')
        parser.add_argument('--data_sampling_scale', type=float, default=1.0,
                            help='sampling ratio of the dataset for auto_search (default: 1.0)')
        parser.add_argument('--max_depth', type=int, default=6,
                            help='maximum depth of the tree (default: 6)')
        parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.1,
                            help='minimum loss reduction required for further splitting (default: 0.1)')
        parser.add_argument('--eta', type=float, default=0.1,
                            help='learning rate (default: 0.1)')
        parser.add_argument('--num_round', type=int, default=10,
                            help='number of trees (default: 10)')
        args = parser.parse_args()
        args.output_dir = os.path.join(args.output_dir, args.job_id, args.trial_id)
        if not os.path.exists(args.output_dir):
            os.makedirs(args.output_dir)
        print("job_id: {}, trial_id: {}".format(args.job_id, args.trial_id))
        return args
    
    def load_data(data_sampling_scale):
        """ load data """
        boston = datasets.load_boston()
        X, Y = boston.data, boston.target
        # 切分,测试训练2,8分
        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
        train_data = np.concatenate([x_train, y_train.reshape([-1, 1])], axis=1)
        np.random.seed(0)
        np.random.shuffle(train_data)
        train_data = train_data[0:int(data_sampling_scale * len(train_data))]
        x_train, y_train = train_data[:, 0:-1], train_data[:, -1]
        return (x_train, x_test), (y_train, y_test)
    
    def save_model(model, output_dir):
        """ save model with pickle format """
        import pickle
        with open(output_dir + '/clf.pickle', 'wb') as f:
            pickle.dump(model, f)
    
    def save_model_joblib(model, output_dir):
        """ save model with joblib format """
        import joblib
        joblib.dump(model, output_dir + '/clf.pkl')
    
    def evaluate(model, x_test, y_test):
        """evaluate"""
        # 回归mean_squared_error指标
        deval = xgb.DMatrix(x_test)
        predict = model.predict(deval)
        mse = mean_squared_error(y_test, predict)
        print("mean_squared_error: %f" % mse)
        return mse
    
    def report_final(args, metric):
        """report_final_result"""
        # 结果上报sdk
        amaas_tools = AMaasTools(args.job_id, args.trial_id)
        metric_dict = {args.metric: metric}
        for i in range(3):
            flag, ret_msg = amaas_tools.report_final_result(metric=metric_dict,
                                                                 export_model_path=args.output_dir,
                                                                 checkpoint_path="")
            print("End Report, metric:{}, ret_msg:{}".format(metric, ret_msg))
            if flag:
                break
            time.sleep(1)
        assert flag, "Report final result to manager failed! Please check whether manager'address or manager'status " \
                     "is ok! "
    
    def main():
        """ main """
        # 获取参数
        args = parse_arg()
        # 加载数据集
        (x_train, x_test), (y_train, y_test) = load_data(args.data_sampling_scale)
        dtrain = xgb.DMatrix(x_train, label=y_train)
        # 模型参数定义
        param = {"gamma": args.gamma, 'max_depth': args.max_depth,
                 'eta': args.eta, 'objective': 'reg:squarederror'}
        # 模型训练
        model = xgb.train(param, dtrain, args.num_round)
        # 模型保存
        save_model_joblib(model, args.output_dir)
        # 模型评估
        mse = evaluate(model, x_test, y_test)
        # 上报结果
        report_final(args, metric=mse)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

    示例代码对应的yaml配置如下,请保持格式一致

    cmaes_search_demo.yml示例内容

    #搜索算法参数
    search_strategy:
      algo: CMAES_SEARCH #搜索策略:进化-cmaes算法
      params:
        population_num: 8 #种群个体数量 | [1,10] int类型
        round: 10 #迭代轮数     |[5,50] int类型
        step_size: 1.0 # 学习步长 |(0,10] float类型
    
    #单次训练时数据的采样比例,单位%
    data_sampling_scale: 100  #|(0,100] int类型
    
    #评价指标参数
    metrics:
      name: mse #评价指标 | 任意字符串 str类型
      goal: MINIMIZE #最大值/最小值 | str类型   MAXIMIZE or MINIMIZE   必须为这两个之一(也即支持大写)
      expected_value: 10 #早停标准值,评价指标超过该值则结束整个超参搜索,单位% |无限制 int类型
    
    #搜索参数空间
    search_space:
      max_depth:
        htype: randint
        value: [3, 10]
      num_round:
        htype: randint
        value: [1, 8]
      gamma:
        htype: uniform
        value: [0.1, 1]
      eta:
        htype: loguniform
        value: [0.01, 1]
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