Azure AutoML02及结语

AutoML得到的结果,说明如下。见图<AZ-exp4MNIST.png>

当看到 [Status]栏为Completed时，表示可见到结果了。接着看细部说明<AZ-expDetail.png>。

我们开始说明。但因为额度用完所以尽可能依照记忆，用文字说明之。

• Detail部分：Properties框内，说明了为何early stopping的原因。
• Data guardails：这个部分，主要说明一些data preprocessing部分。重要者有class balance(不同群的资料，笔数相差太大的处理)。Miss Value及Null的处理。One-hot Imputation的处理(for catagorical data)。
• Models：见图<AZ-expModels.png>。主要依照[AUC weight]排列。第一列的最後一栏[…]可点入，观察Ensemble Detail。其他列则为Hyperparameters()。
• Ensemble Detail：见图<AZ-expEnsDet.png>。前面为Data Transformation方法(如 "StandardScaler")，後面则为模型(如 "LightGBMClassifier")。"LightGBMClassifier"常使用，主要的好处在於可处理catagorical data，而不需要One-hot Imputation的处理。

图<AZ-expModels.png>

图<AZ-expEnsDet.png>

结语：感谢读者30日耐心的看我疯言疯语，毫无章法。原来的大纲，到了第一个星期就偏了。再加上Azure free quota，两份都被花光，想说明的资料都被锁住了，有些心烦气躁。最後，再三感谢读者们，以及主办单位的大力支持，希望本文对大家有些助益。