ModelWizard：迈向交互式模型构建

数据科学家从事模型构建，以发现能很好解释数据集的机器学习模型，考量预测性、可理解性和跨领域泛化能力。诸如“如果我们对共同原因Z建模会怎样”和“如果Y对X的依赖反转会怎样”等问题激发了诸多待考量和比较的候选模型，然而当前工具强调一次性构建最终模型。为了更自然地反映对众多模型进行探讨时的探索过程，我们提出一种基于可组合操作的交互式模型构建框架。基本操作捕获精炼数据和模型的核心步骤，这些步骤在验证后形成证明模型有效性的归纳基础。派生的复合操作支持高级模型族，包括通用和专用的，从底层细节中抽象出来。我们在ModelWizard中原型化了该设想框架，ModelWizard是一种嵌入F#中用于构建表格模型的领域特定语言。我们列举语言设计并通过若干应用展示其使用，强调语言如何促进复杂模型的创建。对于未来设计数据科学语言和工具的工程师，我们提供ModelWizard的设计作为一种新的模型构建范式，加速发现我们宇宙的结构。