TabRepo: A Large Scale Repository of Tabular Model Evaluations and its AutoML Applications

Основные понятия

TabRepo is a comprehensive dataset for tabular model evaluations, enabling analysis of tuning strategies and ensembling to outperform AutoML systems.

Аннотация

Introduction: Introducing TabRepo, a dataset with predictions and metrics of 1310 models on 200 datasets.
AutoML Evolution: Overview of AutoML methods like Auto-Sklearn, TPOT, H2O AutoML, and AutoGluon.
Benchmarking Tabular Methods: Discussion on benchmarking tabular methods like AMLB.
Introducing TabRepo: Details about the dataset structure and contributions.
Model Bagging: Explanation of training models with bagging for better performance estimation.
Datasets, Predictions, and Evaluations: Description of the datasets used in evaluations.
Ensembling: Methodology for building ensembles using Caruana's approach.
Comparing HPO and AutoML Systems: Analysis of tuning strategies and ensembling effects on model error.
Portfolio Learning with TabRepo: Leveraging transfer learning techniques to outperform current AutoML systems.
Broader Impact Statement: Discussion on the societal impact and ethical considerations of using large datasets for research.

Статистика

TabRepoには1310モデルの786000個のモデル予測が含まれています。
AMLBは1040のタスクを評価し、1つの方法を評価するために40000 CPU時間が必要です。

Цитаты

"Ensembling allows LightGBM to match CatBoost’s accuracy."
"Our work shows that using TabRepo, one can alleviate both caveats by learning default configurations which improves accuracy and latency when matching compute budget."

Ключевые выводы из

TabRepo

by David Salina... в arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.02971.pdf

Дополнительные вопросы

どのようにしてTabRepoを使用して、AutoGluonとポートフォリオ構成を組み合わせることで、すべての現行システムを上回る新しい最先端を確立しますか？

TabRepoは大規模なデータセットであるため、膨大なモデル評価や予測が可能です。この豊富な情報源から得られた事前評価や予測を活用することで、オフラインの設定におけるポートフォリオ構成学習が可能です。具体的には、「Portfolio learning」と呼ばれる手法を適用します。
まず、「Portfolio learning」では、異なる設定（モデル構成）から最適な組み合わせを学習し、平均的に優れたパフォーマンスが得られるポートフォリオ（一連のモデル設定）を作成します。これにより、各タスクごとに最適なモデル設定が自動的に選択されます。
次に、「Anytime portfolio」と呼ばれる手法では、所与の時間制約内で順次ポートフォリオ構成を評価し、その時点までトレーニングされたモデルだけを使用してアンサンブル（複数モデルの結合）する方法です。これは効率的かつ柔軟性が高く、限られた時間枠内でも良好なパフォーマンスが実現可能です。
このようにTabRepoから得られた事前評価や予測情報と「Portfolio learning」「Anytime portfolio」手法の組み合わせによって新しい最先端技術が確立されます。特筆すべきは、「Portfolio learning」および「Anytime portfolio」手法は既存システム以上の精度向上や低レイテンシー化も実現する点です。

大規模なデータセットを使用することで得られる結果は、研究者が以前に実現不可能だった深いレベルでの探索や統計的厳密さで実験することが可能になります。それはどんな倫理的側面も考慮していますか？

大規模なデータセット利用時の倫理問題へ十分配慮されています。

プライバシー保護: 個人特定情報含有しないか確認
コンテンツ内容: 不快要素排除
ライセンス・エチケット: データ提供元正当性確認
公正性: 結果解釈中立性保持

また本研究では全てOpenML等信頼ソース由来した安全性チェック完了した公開資産利用しており，関連倫理基準厳格順守．