1.small data做机器学习

复杂的模型容易出现过拟合。

随机森林、xgoost等适用于较小data。

线性回归适用于更少的data。

But 在化学这种方面只能做实验获取data，并且人工标注耗费时间。所以想寻找一个能获取最少label的data的方法。

2.Active Learning 主动学习 - 拿到的是最小数据集

 源码

 核心内容：通过选择更有效的数据，用更少的data实现更好的acc。

比如c的data就比b的data更有效，更接近真实的分界线。

    

流程图：uncertainty的理解是关键。

三、手搓代码

思路：

1）首先在未标记的数据集中选取少量样本进行标注，构成训练集；

2）选取训练模型，使用少量标注样本的训练集对模型进行训练，此时模型的性能不高；

3）使用训练好的模型预测未标注的样本；

4）定义查询策略，根据策略返回未标注样本的优先级评分，选择出的需要标注的数据，进行人工标注；

5）将新选择的数据加入到训练集中更新训练集，使用更新后的训练集来训练模型；

6）判断模型是否达到停止准则？若未达到停止标准，则继续利用查询策略选择需要被标记的样本并进行人工标注，循环第4-5-6步，直到达到停止标准（这个准则可以是迭代次数，也可以是准确率等指标达到设定值例如模型精度超过99%），表示模型已训练好可以应用。

策略包括：

1· Least Confident：看到上上图可以理解，LC会通过当前的model计算整个X_pool中最靠近分界线的data，也就是分为两类概率相同/接近的data，即最uncertainty的就是最先选择的。然后把选好的data组成一个data set，就构成了需要最少label的数据集。所以只要是能度量uncertainty的模型都能用这个AL的方法。

    

2· Query-by-committee：用之前data训练出多个不同model，然后互相找出意见最不一样的点，作为uncertainty的度量。

四、贝叶斯优化

已经train完了，用于大模型调整超参数，即神经网络这种黑盒模型 无法数学表达出参数。比网格搜索和随机搜索更高效。