RPS-AMS自动模型选择器

排序预测选模

该选择器利用进化算法与特征驱动的模型选择策略，为给定数据集自动筛选最优或最优组合的代理模型，通过排序预测和集成学习进一步提升建模精度。

Jinyang, Li · 王琥 · Hong, Luo · Jiang, Xinchao · 李恩颖

Advanced Engineering Informatics 2023

参数信息

测试数据集数

14

测试数学函数数

13

工程问题数

1

技术优势

精度更高

RPS-AMS 预测精度优于 Auto-Sklearn 和 EvalML，在多数测试数据集上与 EvalML 相当。

兼具遍历效果

RPS-AMS 在提升精度的同时，保持了遍历所有代理模型所能达到的性能。

自动选出组合

RPS-AMS 自动确定最佳代理模型或最佳组合，并构建集成代理模型以进一步提高精度。

应用场景

• 自动机器学习：为 AutoML 流程提供更优的模型选择与暖启动方案。
• 代理模型选择：自动筛选或组合代理模型，省去逐个试错。
• 工程优化：为工程优化问题快速建立高精度代理模型。