Байесовская оптимизация с использованием Keras Tuner для временных рядов

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Оптимизация гиперпараметров методом Байеса с использованием Keras Tuner для временных рядов
Введение
Цели исследования
Шаги по внедрению
1. Формирование выборки данных
2. Определение целевой функции
3. Реализация функций для ходовой валидации
4. Определение модели с помощью Keras Tuner
5. Запуск оптимизации гиперпараметров
6. Оценка производительности
Заключение

Вопрос или проблема

Цель: попытаться использовать стратегию валидации с помощью «walk-forward» с keras tuner для временных рядов при обучении нейронной сети (в основном LSTM и/или CNN).

Кто-нибудь нашел прямой способ сделать это?

Один из возможных способов, который я могу предложить:

реализация пользовательской функции ‘objective’, например, ‘среднеквадратичная ошибка’ с использованием стратегии валидации ‘walk-forward’
эта пользовательская функция может быть передана через параметр ввода ‘objective’ в тюнере (будь то RandomSearch, BayesianOptimization, Hyperband…)
при вызове tuner.search мы передаем обучающие и валидационные данные, которые будут использоваться в пользовательской функции ‘walk-forward’

Заранее спасибо

Наконец, я нашел способ реализовать байесскую оптимизацию гиперпараметров для модели нейронной сети временных рядов с использованием валидации ‘walk-forward’. Вы можете найти краткое изложение с кодом здесь

Я использовал некоторые вспомогательные функции для валидации ‘walk-forward’ из этой книги Джейсона Браунли

В общем, это выглядит следующим образом:

оригинальные данные временного ряда:
определите функцию для преобразования вашего набора данных временного ряда в формат подготовленного набора данных, другую для разделения на обучение-тест (упорядоченное во времени, как в sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit)

определите вашу метрику оценки, корень среднеквадратичной ошибки в этом случае
мы также добавляем функцию разностного преобразования, если мы хотим сделать наши временные ряды стационарными (с помощью разностного преобразования мы можем уменьшить тренд и/или стационарность)
определите функции валидации ‘walk-forward’ (walk_forward_validation и repeat_evaluate)
определите байесский оптимизатор keras tuner, на основе функции build_model, которая содержит сеть LSTM в этом случае с скрытыми слоями units и learning rate как оптимизируемых гиперпараметров
определите функцию model_fit, которая будет использоваться на этапе обучения и оценки ‘walk-forward’

в заключение, найдите значение метрики оценки и стандартное отклонение

Что следует помнить: это пример концепции о том, как использовать keras tuner для временных рядов с использованием валидации ‘walk-forward’. Дополнительный анализ может быть проведен для улучшения прогнозов.

Ответ или решение

Оптимизация гиперпараметров методом Байеса с использованием Keras Tuner для временных рядов

Введение

Оптимизация гиперпараметров играет ключевую роль в построении эффективных моделей глубокого обучения, особенно в задачах прогнозирования временных рядов. Использование методов, таких как Keras Tuner для автоматизации этого процесса, сокращает время и ресурсы при обучении моделей. В этой статье мы подробно рассмотрим, как применить байесовскую оптимизацию с Keras Tuner для нейронных сетей (в частности, LSTM и CNN) с использованием стратегии ходовой валидации.

Цели исследования

Основная цель нашей работы — создание эффективной архитектуры для прогнозирования временных рядов с применением Keras Tuner и байесовской оптимизации гиперпараметров. Поскольку временные ряды естественно имеют временные зависимости, важно использовать метод валидации, который уважает эту зависимость.

Шаги по внедрению

1. Формирование выборки данных

Первым шагом является преобразование временного ряда в формат, подходящий для обучения моделей. Это можно сделать с помощью функции, которая разбивает временные данные на обучающие и тестовые наборы с учётом их временной последовательности. Убедитесь, что ваша выборка сохраняет порядок данных, чтобы избежать утечек информации.

2. Определение целевой функции

Мы должны определить настраиваемую целевую функцию, которая будет использоваться для оценки производительности модели с применением стратегии ходовой валидации. Например, можно использовать среднеквадратическую ошибку (MSE) в качестве метрики, чтобы измерить, насколько хорошо модель предсказывает значения.

3. Реализация функций для ходовой валидации

Создайте функции для реализации ходовой валидации. Ваша основная функция будет включать этапы тренировки и валидации модели на каждом шаге временного ряда. Например, можно создать функцию walk_forward_validation, которая будет последовательно обучать вашу модель на доступных данных и проверять её на следующем отрезке.

4. Определение модели с помощью Keras Tuner

Далее создайте функцию build_model, которая будет принимать гиперпараметры (например, количество единиц в скрытых слоях и скорость обучения) и возвращать готовую к обучению модель. Keras Tuner позволяет вам легко интегрировать эту функцию с настройкой гиперпараметров.

from kerastuner import HyperModel

class LSTMHyperModel(HyperModel):
    def build(self, hp):
        model = Sequential()
        model.add(LSTM(units=hp.Int('units', min_value=10, max_value=100, step=10), activation='relu', input_shape=(timesteps, features)))
        model.add(Dense(1))  # Предполагается, что мы прогнозируем одно значение
        model.compile(optimizer=Adam(lr=hp.Float('lr', 1e-4, 1e-2, sampling='LOG')), loss='mse')
        return model

5. Запуск оптимизации гиперпараметров

Теперь вы можете использовать Keras Tuner для запуска процесса оптимизации:

from kerastuner.tuners import BayesianOptimization

tuner = BayesianOptimization(
    LSTMHyperModel(),
    objective='val_loss',
    max_trials=10,
    executions_per_trial=3,
    directory='my_dir',
    project_name='lstm_timeseries'
)

tuner.search(train_data, validation_data=val_data, epochs=50)

6. Оценка производительности

После завершения процесса оптимизации важно оценить производительность модели. Это можно сделать с помощью функций для оценки, использующих исходные данные и полученные предсказания, такие как Root Mean Squared Error (RMSE) для получения информации о качестве предсказаний.

Заключение

Использование Keras Tuner с байесовской оптимизацией для настройки гиперпараметров временных рядов с учетом ходовой валидации позволяет значительно улучшить производительность модели. Процесс, описанный выше, — это основа, которую можно расширить, добавляя более сложные архитектуры, регуляризацию или другие методы предотвращения переобучения.

Для дальнейшего изучения данного подхода мы рекомендуем ознакомиться с дополнительными ресурсами, такими как литература по прогнозированию временных рядов и практике использования нейронных сетей.

Эта статья предоставляет структурированный подход к реализации методов машинного обучения для временных рядов, оставаясь при этом простым и доступным для понимания, что делает её полезным ресурсом как для начинающих, так и для опытных специалистов в области анализа данных.