【摘 要】
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为了提高机器学习算法超参数寻优效率,提出了一种基于参数并行机制的机器学习参数寻优方法.该方法通过群启发式算法来进行机器学习算法的参数寻优,将种群转换为Spark平台特有的弹性分布式数据集,针对参数寻优耗时特点并行计算种群中个体适应度.选取随机森林和遗传算法作为实验算法,设计了多组实验对所提出的学习训练方法进行验证.实验结果表明:该方法的参数寻优能力和效率都优于主流的网格搜索算法;在20万条以下的小数据量下,与基于数据并行机制的机器学习参数寻优方法相比,该方法运行时间最多能够减少69.5％,并具有良好的可扩
【机 构】
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内蒙古工业大学数据科学与应用学院,呼和浩特010080;内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,呼和浩特010080;内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特010010
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为了提高机器学习算法超参数寻优效率,提出了一种基于参数并行机制的机器学习参数寻优方法.该方法通过群启发式算法来进行机器学习算法的参数寻优,将种群转换为Spark平台特有的弹性分布式数据集,针对参数寻优耗时特点并行计算种群中个体适应度.选取随机森林和遗传算法作为实验算法,设计了多组实验对所提出的学习训练方法进行验证.实验结果表明:该方法的参数寻优能力和效率都优于主流的网格搜索算法;在20万条以下的小数据量下,与基于数据并行机制的机器学习参数寻优方法相比,该方法运行时间最多能够减少69.5％,并具有良好的可扩展性.
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