amazon-web-services - 亚马逊 aws sagemaker 中的 Randomforest？

Question

我希望重新创建一个本地构建的随机森林模型，并通过 sagemaker 部署它。该模型非常基础，但为了进行比较，我想在 sagemaker 中使用相同的模型。我在 sagemaker 的内置算法中没有看到 randomforest(这看起来很奇怪) - 是我走 deploying my own custom model 路线的唯一选择?仍在学习容器，对于在本地只是一个简单的 randomforestclassifier() 调用的东西，似乎需要做很多工作。我只想针对开箱即用的随机森林模型进行基准测试，并证明它在通过 AWS sagemaker 部署时的工作方式相同。

Answer 1

2020 年 3 月 30 日编辑:添加指向 SageMaker Sklearn random forest demo 的链接

在 SageMaker 中，您有 3 个选项来编写科学代码:

内置算法

开源预写容器 (可用的
适用于 sklearn、tensorflow、pytorch、mxnet、chainer。 Keras 可以
写在 tensorflow 和 mxnet 容器中)

自带容器 (例如 R)

在撰写本文时，内置库中没有随机森林分类器或回归器 .有一种算法叫Random Cut Forest在内置库中，但它是一种用于异常检测的无监督算法，与 scikit-learn random forest 不同的用例以受监督的方式使用(还有 answered in StackOverflow here )。但是使用开源的预先编写的 scikit-learn 容器来实现您自己的容器很容易。有一个demo showing how to use Sklearn's random forest in SageMaker ，来自高级 SDK 的训练编排麻烦和 boto3 .您也可以使用此其他 public sklearn-on-sagemaker demo并更改模型。与“自带”选项相比，预先编写的容器的一个好处是 dockerfile 已经编写，Web 服务堆栈也已编写。

对于您惊讶地发现内置算法中没有随机森林功能，该库及其 18 个算法已经涵盖了丰富的用例集。例如，对于结构化数据的监督学习(随机森林的常见用例)，如果您想坚持使用内置函数，则取决于您的优先级(准确性、推理延迟、训练规模、成本...)可以使用 SageMaker XGBoost(XGBoost 已经赢得了大量数据挖掘比赛 - 2015 年 KDDcup 前 10 名中的每个获胜团队都使用 XGBoost according to the XGBoost paper - 并且扩展性很好)和线性学习器，推理速度非常快，可以进行大规模训练, 在 GPU(s) 上以小批量方式。 Factorization Machines (线性 + 2 度交互，权重为列嵌入点积)和 SageMaker kNN是其他选择。此外，事情并非一成不变，内置算法列表正在快速改进。