ATM原始碼分析

example/example.py

from atm import atm

atm = atm(
)results = atm.run(train_path=
"/home/tqc/pycharmprojects/automl/atm/demos/pollution_1.csv"
)results.describe(
)

除錯列印的資訊和**描述的一致，超劃分hyperpartition表示條件引數樹(co

ndit

iona

lpar

amet

ertr

ee,c

pt

)(conditional parameter tree, cpt)

(condi

tion

alpa

rame

tert

ree,

cpt)

從root到leaf的乙個路徑

>>

> pprint(hyperpartitions)
['criterion'
,'entropy')]
>
,'criterion'
,'gini')]
>
,'weights'
,'uniform'),
('algorithm'
,'ball_tree'),
('metric'
,'minkowski')]
>
,'weights'
,'uniform'),
('algorithm'
,'ball_tree'),
('metric'
,'euclidean')]
>,.
..]

>>

> hyperpartitions[0]
.categoricals[(
'criterion'
,'entropy')]
>>
> pprint(hyperpartitions[0]
.tunables)[(
'max_features'
,>),
('max_depth'
,>),
('min_samples_split'
,>),
('min_samples_leaf'
,>
)]

btb.selection.uniform.uniform#select

atm.worker.worker#select_hyperpartition

atm.worker.worker#run_classifier

hyperpartition = self.select_hyperpartition(

)

pprint(params)

將超參例項化為分類器物件

classifier = self.classifier(hyperpartition_id=hyperpartition_id,

datarun_id=datarun_id,
host=host,
hyperparameter_values=hyperparameter_values,
start_time=datetime.now(),
status=classifierstatus.running)

atm/database.py:382

目測是在用orm運算元據庫

model, metrics = self.test_classifier(hyperpartition.method, params)

>>

> model.pipeline
pipeline(memory=
none
,         steps=[(
'standard_scale'
,                 standardscaler(copy=
true
, with_mean=
true
, with_std=
true))
,('knn'
,                 kneighborsclassifier(algorithm=
'ball_tree'
, leaf_size=20,
metric=
'euclidean'
, metric_params=
none
,                                      n_jobs=
none
, n_neighbors=
16, p=2,
weights=
'distance'))
],verbose=
false
)>>
> metrics,.
..

selector和tuner預設為uniform的隨機搜尋

selector (

str)
:                type of selector to use. optional. defaults to ``'uniform'``.
tuner (
str)
:                type of tuner to use. optional. defaults to ``'uniform'``.

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