В AutoML есть две стадии отбора методов (разные регрессии, бускинги и т.д.). Имелось введу, что наряду с этими методами можно встроить в AutoML другие AutoML-и (HPO-centric типа), т.е. [метод_1, метод_2, метод_3,..., метод_N, AutoML_1, AutoML_2,..., AutoML_N] и MOEX AutoML будет отбирать , при лучшем значении целевой метрики либо метод (регрессию, бустинг, сетку и т.д.) либо AutoML. Поэтому "AutoML поверх AutoML ".
Результаты AutoML - это НЕ одна конкретная модель, а множество уникальных моделей для каждой тестовой метрики ( в тестовом случае 1150 разных ML-моделей для moc-датасета и 11 для реальных данных). AutoML нужен был, чтобы не ставить одну модель сразу на все метрики (таргеты), а для каждой метрики (таргета) была своя максимально подогнанная под метрику качества модель. Руками перебрать около пятидесяти тысяч вариантов моделей для каждой метрики (метод + гиперпараметры + стекинг) + огромнейшее число различных фичей (все сочетания фичей для каждого варианта модели) - не реально, а вот AutoML с эти легко справляется.
В AutoML есть две стадии отбора методов (разные регрессии, бускинги и т.д.). Имелось введу, что наряду с этими методами можно встроить в AutoML другие AutoML-и (HPO-centric типа), т.е. [метод_1, метод_2, метод_3,..., метод_N, AutoML_1, AutoML_2,..., AutoML_N] и MOEX AutoML будет отбирать , при лучшем значении целевой метрики либо метод (регрессию, бустинг, сетку и т.д.) либо AutoML. Поэтому "AutoML поверх AutoML ".
Результаты AutoML - это НЕ одна конкретная модель, а множество уникальных моделей для каждой тестовой метрики ( в тестовом случае 1150 разных ML-моделей для moc-датасета и 11 для реальных данных). AutoML нужен был, чтобы не ставить одну модель сразу на все метрики (таргеты), а для каждой метрики (таргета) была своя максимально подогнанная под метрику качества модель. Руками перебрать около пятидесяти тысяч вариантов моделей для каждой метрики (метод + гиперпараметры + стекинг) + огромнейшее число различных фичей (все сочетания фичей для каждого варианта модели) - не реально, а вот AutoML с эти легко справляется.