論文の概要: Benchmarking AutoML algorithms on a collection of binary problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02704v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 01:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 17:26:43.995107
- Title: Benchmarking AutoML algorithms on a collection of binary problems
- Title(参考訳): バイナリ問題の集合に対するautomlアルゴリズムのベンチマーク
- Authors: Pedro Henrique Ribeiro, Patryk Orzechowski, Joost Wagenaar, and Jason
H. Moore
- Abstract要約: 本稿では,Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT), Auto-Sklearn, Auto-Sklearn 2, H2O AutoMLの4種類のAutoMLアルゴリズムの性能を比較した。
私たちはAutoMLがすべての含まれたデータセットでうまく機能するパイプラインを識別できることを確認します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.3793659640122717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Automated machine learning (AutoML) algorithms have grown in popularity due
to their high performance and flexibility to adapt to different problems and
data sets. With the increasing number of AutoML algorithms, deciding which
would best suit a given problem becomes increasingly more work. Therefore, it
is essential to use complex and challenging benchmarks which would be able to
differentiate the AutoML algorithms from each other. This paper compares the
performance of four different AutoML algorithms: Tree-based Pipeline
Optimization Tool (TPOT), Auto-Sklearn, Auto-Sklearn 2, and H2O AutoML. We use
the Diverse and Generative ML benchmark (DIGEN), a diverse set of synthetic
datasets derived from generative functions designed to highlight the strengths
and weaknesses of the performance of common machine learning algorithms. We
confirm that AutoML can identify pipelines that perform well on all included
datasets. Most AutoML algorithms performed similarly without much room for
improvement; however, some were more consistent than others at finding
high-performing solutions for some datasets.
- Abstract(参考訳): 機械学習(AutoML)アルゴリズムは、さまざまな問題やデータセットに適応する高いパフォーマンスと柔軟性のために人気が高まっている。
AutoMLアルゴリズムの数が増加するにつれて、どの問題に最も適するかを判断する作業が増加します。
したがって、AutoMLアルゴリズムを互いに区別できるような、複雑で困難なベンチマークを使用することが不可欠である。
本稿では,Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT), Auto-Sklearn, Auto-Sklearn 2, H2O AutoMLの4種類のAutoMLアルゴリズムの性能を比較した。
汎用機械学習アルゴリズムの性能の長所と短所を強調するために設計された生成関数から派生した多種多様な合成データセットであるdigen(diversative and generative ml benchmark)を使用する。
automlは、すべてのデータセットでうまく機能するパイプラインを識別できることを確認しました。
ほとんどのAutoMLアルゴリズムは改善の余地がほとんどないが、一部のデータセットに対して高いパフォーマンスのソリューションを見つける場合、他のアルゴリズムよりも一貫性が高かった。
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