反馈

ProblemInfo 类

  • 参考

有关正在处理的问题的元数据的容器对象。

提供可用于预测未来管道的更多信息。当数据无法直接用于检查时，

该信息对于预测管道成本非常重要。

继承
builtins.object
ProblemInfo

构造函数

ProblemInfo(dataset_samples=0, dataset_features=0, dataset_classes=0, dataset_num_categorical=0, dataset_categoricals=None, pipeline_categoricals=None, dataset_y_std=0, dataset_uid=None, runtime_constraints=None, num_threshold_buffers=3, num_recommendations=1, num_threads=1, is_sparse=False, pipeline_profile='none', constraint_mode=1, cost_mode=1, task='classification', training_percent=None, subsampling=False, metric='AUC_macro', model_names_whitelisted=None, model_names_blacklisted=None, kernel='linear', subsampling_treatment='linear', subsampling_schedule='hyperband_clip', cost_mode_param=None, iteration_timeout_mode=0, iteration_timeout_param=None, feature_column_names=None, label_column_name=None, weight_column_name=None, cv_split_column_names=None, enable_streaming=None, timeseries_param_dict=None, gpu_training_param_dict=None, max_time=None)

参数

dataset_samples
默认值: 0
dataset_features
默认值: 0
dataset_classes
默认值: 0
dataset_num_categorical
默认值: 0
dataset_categoricals
默认值: None
pipeline_categoricals
默认值: None
dataset_y_std
默认值: 0
dataset_uid
默认值: None
runtime_constraints
默认值: None
num_threshold_buffers
默认值: 3
num_recommendations
默认值: 1
num_threads
默认值: 1
is_sparse
默认值: False
pipeline_profile
默认值: none
constraint_mode
默认值: 1
cost_mode
默认值: 1
task
默认值: classification
training_percent
默认值: None
subsampling
默认值: False
metric
默认值: AUC_macro
model_names_whitelisted
默认值: None
model_names_blacklisted
默认值: None
kernel
默认值: linear
subsampling_treatment
默认值: linear
subsampling_schedule
默认值: hyperband_clip
cost_mode_param
默认值: None
iteration_timeout_mode
默认值: 0
iteration_timeout_param
默认值: None
feature_column_names
默认值: None
label_column_name
默认值: None
weight_column_name
默认值: None
cv_split_column_names
默认值: None
enable_streaming
默认值: None
timeseries_param_dict
默认值: None
gpu_training_param_dict
默认值: None
max_time
默认值: None

方法

add_pipeline_profile

添加管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。
clean_attrs

清理所有不需要的特性的 ProblemInfo
clean_dataset_info

清理所有可能敏感的用户数据的 ProblemInfo。
done

如果客户端应暂停训练，则返回 true。
from_dict

创建 ProblemInfo 对象。
get_default_parameters_and_values

检查 ProblemInfo 构造函数的参数，并返回分配了默认值的所有参数。
get_time_constraint

获取置于试验上的时间约束。
handle_server_code

在客户端进行调用以解释服务器代码。
set_cost_mode

设置问题的成本模式。
set_pipeline_profile

设置管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。
set_runtime_constraint

设置运行时约束。
set_start_time

设置开始时间。
set_time_constraint

获取置于试验上的时间约束。
to_dict

将当前 ProblemInfo 对象转换为字典。
update_pipeline_profile

更新管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。
update_time

更新当前时间。

add_pipeline_profile

添加管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。

add_pipeline_profile(pipeline_profile)

参数

pipeline_profile
必需

clean_attrs

清理所有不需要的特性的 ProblemInfo

clean_attrs(useful_attrs: List[str]) -> azureml.automl.runtime.shared.problem_info.ProblemInfo

参数

useful_attrs
必需

clean_dataset_info

清理所有可能敏感的用户数据的 ProblemInfo。

clean_dataset_info()

done

如果客户端应暂停训练，则返回 true。

done(final_fit_expected_time=None)

参数

final_fit_expected_time
默认值: None

from_dict

创建 ProblemInfo 对象。

static from_dict(d)

参数

d
必需

数据集特性的字典

返回

ProblemInfo 对象

get_default_parameters_and_values

检查 ProblemInfo 构造函数的参数，并返回分配了默认值的所有参数。

get_default_parameters_and_values()

参数

cls
必需

get_time_constraint

获取置于试验上的时间约束。

get_time_constraint()

返回

时间约束

handle_server_code

在客户端进行调用以解释服务器代码。

handle_server_code(status_code)

参数

status_code
必需

从服务器发送的代码，例如，用于增加时间约束的代码。

runner
必需

还要更新的运行程序对象（如有必要）。

set_cost_mode

设置问题的成本模式。

set_cost_mode()

set_pipeline_profile

设置管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。

set_pipeline_profile(pipeline_profile)

参数

pipeline_profile
必需

set_runtime_constraint

设置运行时约束。

set_runtime_constraint(new_constraint)

参数

new_constraint
必需

要设置的约束的字典。 约束的键在 default_resource_limits resource_limits 中，如果约束键在字典中不存在，则它将保持不变。

set_start_time

设置开始时间。

set_start_time(t)

参数

t
必需

set_time_constraint

获取置于试验上的时间约束。

set_time_constraint(new_constraint)

参数

new_constraint
必需

int，时间约束（秒）

to_dict

将当前 ProblemInfo 对象转换为字典。

to_dict()

返回

数据集特性的字典

update_pipeline_profile

更新管道配置文件。

其中管道配置文件是要应用的管道掩码。

update_pipeline_profile(pipeline_profile)

参数

pipeline_profile
必需

update_time

更新当前时间。

update_time(t, training_times=0, predict_times=0)

参数

t
必需

当前时间，按 time.time() 进行度量

training_times
默认值: 0

当使用缓存的结果来考虑所跳过的时间时使用的可选参数

predict_times
默认值: 0

用于忽略预测管道所用时间的可选参数