Rastrea el entrenamiento de tu modelo ML: Integración de LightGBM + neptune.ai

Tabla de contenido

1. Introducción
2. Instalación de las dependencias
3. Importación de bibliotecas
4. Creación de un run en Neptune
5. Seguimiento de métricas con callbacks
6. Preparación de los datos y definición de parámetros
7. Entrenamiento del modelo
8. Visualización de métricas en Neptune
9. Creación de un resumen del modelo
10. Exploración de los resultados en Neptune
11. Detención de nuestro run

📝 Cómo integrar LightGBM con Neptune

1. Introducción

En este artículo, aprenderás cómo integrar LightGBM con Neptune para realizar un seguimiento de las métricas de tu modelo de forma sencilla y visualizar los resultados de entrenamiento. LightGBM es una biblioteca de gradient boosting que ofrece un rendimiento rápido y eficiente, y Neptune es una plataforma para el seguimiento y la colaboración de experimentos de aprendizaje automático.

2. Instalación de las dependencias

Antes de comenzar, asegúrate de tener instaladas todas las dependencias necesarias para trabajar con LightGBM y Neptune. Puedes instalarlas ejecutando los siguientes comandos:

3. Importación de bibliotecas

Una vez que todas las dependencias estén instaladas, puedes importar las bibliotecas necesarias en tu código. Asegúrate de importar LightGBM y Neptune con las siguientes líneas de código:

4. Creación de un run en Neptune

El primer paso importante es crear un run en Neptune. Puedes hacerlo pasando el nombre del proyecto y el token de la API al método neptune.init(). También puedes agregar una etiqueta opcional para identificar fácilmente tus experimentos. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

5. Seguimiento de métricas con callbacks

Una vez que hayas creado el run en Neptune, puedes pasarlo al constructor de neptune.callbacks para realizar un seguimiento de tus métricas. Puedes pasar este callback al método lgb.train(), lgb.cv() e incluso al método fit() para realizar un seguimiento de tus métricas durante todo el proceso de entrenamiento. Así podrás visualizar fácilmente tus métricas en Neptune. Aquí tienes un ejemplo:

6. Preparación de los datos y definición de parámetros

Antes de entrenar tu modelo, debes preparar tus datos y definir los parámetros adecuados. Asegúrate de tener tus datos en el formato Correcto y de establecer los parámetros adecuados para tus necesidades. Aquí tienes un ejemplo de cómo preparar tus datos y definir los parámetros:

7. Entrenamiento del modelo

Una vez que hayas preparado tus datos y definido tus parámetros, estás listo para entrenar tu modelo. Todo lo que necesitas hacer para realizar un seguimiento de tus métricas es pasar el run que creamos anteriormente al método lgb.train(), como se muestra a continuación:

8. Visualización de métricas en Neptune

Después de completar el entrenamiento, puedes visualizar tus métricas en Neptune. Esto te permitirá analizar y comparar fácilmente tus resultados. En Neptune, encontrarás gráficos interactivos para métricas como "multi-error" y "multi-log-loss" en la pestaña de entrenamiento. También podrás ver métricas de validación y otra información relevante, como el número de características, los parámetros utilizados y los nombres de las características utilizadas en el modelo.

9. Creación de un resumen del modelo

Además de visualizar tus métricas en Neptune, también puedes crear un resumen del modelo para tener una vista más detallada de tus resultados. Para hacer esto, puedes utilizar el método neptune.create_booster_summary(), que te permitirá obtener información sobre las características importantes, los árboles del modelo y la matriz de confusión. Aquí tienes un ejemplo de cómo crear un resumen del modelo:

10. Exploración de los resultados en Neptune

Una vez que hayas creado el resumen del modelo, podrás explorar tus resultados en Neptune. En Neptune, encontrarás una variedad de visualizaciones que te mostrarán todos los detalles sobre tu modelo. Podrás ver los árboles individuales, la matriz de confusión y las métricas de importancia de las características, entre otras cosas. Esto te permitirá comprender mejor cómo funciona tu modelo y analizar su rendimiento en detalle.

11. Detención de nuestro run

Por último, cuando hayas terminado de entrenar y explorar tu modelo, no olvides detener el run en Neptune. Esto asegurará que todos los datos y resultados se guarden correctamente. Puedes detener el run con el siguiente código:

En resumen, has aprendido cómo integrar LightGBM con Neptune para realizar un seguimiento de tus métricas y visualizar los resultados de entrenamiento. Ahora puedes aprovechar estas herramientas para mejorar tus modelos de aprendizaje automático y tomar decisiones más informadas. ¡Exploremos juntos el maravilloso mundo del aprendizaje automático!

Pros

• Integración sencilla con Neptune.
• Visualización fácil y detallada de métricas.
• Posibilidad de crear resúmenes detallados del modelo.
• Plataforma colaborativa para el seguimiento de experimentos.

Contras

• Requiere instalación y configuración previa.
• Puede haber curva de aprendizaje para utilizar todas las características de Neptune.
• Necesita suscripción a Neptune para aprovechar todas las funcionalidades.

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