机器学习的应用往往需要大量拥有专业知识的人进行人工干预,这些人工干预表现在:特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。
自助机器学习功能可以将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用,也让更多的人可以在没有专业知识的情况下轻松使用。
新建数据挖掘实验并保存实验,在实验工具栏中,点击 自助机器学习 按钮,打开设置界面:
使用自助机器学习来创建包含算法的实验分为三个步骤:
选择实验需要使用的数据源、SCHEMA、表名。
参数名称 | 说明 |
---|---|
算法选择 | |
启用自动调参 | 勾选该项,则系统自动调参数,不需要用户手工设置参数。 聚类算法没有此设置项。 |
参数名称 | 说明 | 备注 |
---|---|---|
特征选择 | 选择需要的特征列,必须是数值列 | 必填(特征列中不能含有null) |
标签列选择 | 选择做为标签列的字段 | 必填 |
输出的特征数 | 从待选择的特征列中输出特征列的数量 | 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 |
使用自助机器学习快速创建分类算法实验,如下: