AutoGluon表格数据回归任务的分层抽样优化

在机器学习项目中，数据集的划分策略对模型性能评估有着重要影响。AutoGluon作为一款强大的自动化机器学习工具，在处理表格数据时，针对分类任务已经实现了分层抽样(stratified sampling)来确保训练集和验证集中各类别的比例与原始数据集保持一致。然而，对于回归任务，目前采用的是简单的随机划分方法。

回归任务分层抽样的必要性

回归问题与分类问题不同，其目标变量是连续值而非离散类别。直接应用传统分层抽样方法会遇到挑战，因为连续值理论上可以有无限多个"类别"。但在实际应用中，对回归目标变量进行适当的分箱(binning)处理后，可以实现类似分类任务的分层抽样效果。

这种改进特别适用于以下场景：

1. 数据中存在极端离群值时，随机划分可能导致训练集和验证集的分布差异过大
2. 目标变量分布不均匀时，某些值域区间可能被随机划分完全排除在训练集或验证集之外
3. 需要确保模型在所有值域范围内都能得到充分训练和评估

技术实现方案

AutoGluon团队考虑了几种实现方案：

1. 固定分箱数策略：将连续目标变量划分为固定数量的等宽或等频区间。这种方法简单直接，但需要确定最佳分箱数。

2. 自适应分箱策略：使用聚类算法自动确定最佳分箱数和分箱边界。这种方法更加灵活，能够适应不同分布形态的数据，但计算成本较高。

3. 基于分位数的分箱：利用数据的分位数进行划分，确保每个箱中的样本数量大致相同。这种方法对异常值不敏感，适合偏态分布数据。

在实现上，团队倾向于将分箱后的目标变量视为"组"(group)来处理，这样可以利用现有的分组抽样基础设施，保持代码的整洁性和一致性。

实际应用建议

对于实际应用中的回归任务分层抽样，建议考虑以下因素：

1. 数据集大小：小型数据集适合较少的分箱数(如5-10个)，大型数据集可以支持更多分箱
2. 目标变量分布：均匀分布适合等宽分箱，偏态分布适合等频或分位数分箱
3. 计算资源：自适应方法虽然精确但计算成本高，固定分箱方法更加轻量

AutoGluon的这一改进将使得回归模型的评估更加可靠，特别是在数据分布复杂或存在离群值的情况下。用户无需手动处理这些细节，AutoGluon会自动选择合适的分层策略，进一步降低了自动化机器学习的使用门槛。

这项优化体现了AutoGluon团队对模型评估可靠性的持续追求，也是自动化机器学习工具成熟度提升的重要标志。未来可能会进一步探索动态分箱策略或基于模型预测难度的分层方法，以持续改进回归任务的评估质量。