Automl Libraries: H2O.ai, Auto-sklearn, TPOT

AutoML Libraries: H2O.ai, Auto-sklearn, TPOT

Mục tiêu: AutoML giúp tự động hóa quá trình xây dựng mô hình học máy, từ chọn đặc trưng, tiền xử lý, lựa chọn mô hình đến tối ưu siêu tham số – tiết kiệm thời gian và công sức cho cả nhà khoa học dữ liệu lẫn lập trình viên Python.

---

🔧 1. H2O.ai (H2O AutoML)

• Một nền tảng mạnh mẽ và phổ biến, hỗ trợ cả Python, R và Web GUI.

• Cho phép tự động thử nhiều mô hình (GBM, XGBoost, GLM, Deep Learning) và chọn ra mô hình tốt nhất.

• Hỗ trợ xuất mô hình sang định dạng triển khai (MOJO, POJO).

• Thích hợp cho các hệ thống lớn, xử lý phân tán (Spark, Hadoop).

Ví dụ khởi tạo đơn giản:

import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

h2o.init()
data = h2o.import_file("data.csv")
train, test = data.split_frame([0.8])
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=1)
aml.train(y="label", training_frame=train)

---

🔧 2. Auto-sklearn

• Thư viện mở rộng từ scikit-learn, tập trung vào tự động lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số.

• Sử dụng kỹ thuật Bayesian Optimization và Meta-learning.

• Phù hợp cho các bài toán cơ bản như phân loại và hồi quy.

Ví dụ sử dụng:

import autosklearn.classification
cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=60)
cls.fit(X_train, y_train)

---

🔧 3. TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool)

• Dựa trên giải thuật di truyền để tìm kiếm pipeline tối ưu.

• Tạo ra mã Python hoàn chỉnh của pipeline sau khi huấn luyện.

• Phù hợp cho người muốn hiểu rõ pipeline mà không tự viết từng bước.

Ví dụ dùng TPOT:

from tpot import TPOTClassifier
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)
tpot.fit(X_train, y_train)
tpot.export('best_pipeline.py')

---

✅ So sánh nhanh

Thư viện	Ưu điểm chính	Phù hợp với
H2O.ai	Mạnh mẽ, hỗ trợ mô hình sâu, UI đẹp	Dự án lớn, triển khai doanh nghiệp
Auto-sklearn	Dễ tích hợp với scikit-learn	Bài toán cơ bản, học thuật
TPOT	Sinh mã Python, pipeline rõ ràng	Người mới học, học từ mô hình

---