是否可以将 HyperDriveStep 与时间序列交叉验证一起使用？

Question

我想将堆叠模型部署到 Azure 机器学习服务。该解决方案的架构由三个模型和一个元模型组成。 数据是时间序列数据。

我希望模型根据某个时间表自动重新训练。我还想在每次重新训练期间重新调整超参数。

AML 服务提供 HyperDriveStep class 可用于自动超参数优化的管道。

是否有可能 - 如果可以，怎么做 - 将 HyperDriveStep 与时间序列 CV 一起使用？

我查看了文档，但没有找到令人满意的答案。

Answer 1

AzureML HyperDrive 是一个黑盒优化器，这意味着它只会 运行 您的代码根据您选择的配置使用不同的参数组合。同时，它支持随机采样和贝叶斯采样，并有不同的提前停止策略（相关内容见这里docs and here for an example -- HyperDrive 快到笔记本末尾了）。

您的 model/script/training 唯一需要遵守的是从采用 --param 样式参数的脚本启动。只要保持不变，您就可以单独优化每个模型的参数，然后调整元模型，或者您可以将它们全部调整到一个 运行。这主要取决于参数的大小 space 和您要使用（或支付）的计算量。