Skip to content

GitLab

  • Menu
Projects Groups Snippets
    • Loading...
  • Help
    • Help
    • Support
    • Community forum
    • Submit feedback
  • Sign in / Register
  • F FEDOT
  • Project information
    • Project information
    • Activity
    • Labels
    • Members
  • Repository
    • Repository
    • Files
    • Commits
    • Branches
    • Tags
    • Contributors
    • Graph
    • Compare
  • Issues 87
    • Issues 87
    • List
    • Boards
    • Service Desk
    • Milestones
  • Merge requests 1
    • Merge requests 1
  • CI/CD
    • CI/CD
    • Pipelines
    • Jobs
    • Schedules
  • Deployments
    • Deployments
    • Environments
    • Releases
  • Monitor
    • Monitor
    • Incidents
  • Packages & Registries
    • Packages & Registries
    • Package Registry
    • Container Registry
    • Infrastructure Registry
  • Analytics
    • Analytics
    • Value stream
    • CI/CD
    • Repository
  • Wiki
    • Wiki
  • Snippets
    • Snippets
  • Activity
  • Graph
  • Create a new issue
  • Jobs
  • Commits
  • Issue Boards
Collapse sidebar
  • ITMO-NSS-team
  • FEDOT
  • Merge requests
  • !53

Merged
Created Mar 11, 2020 by Elizaveta Lutsenko@LizLutsenkoOwner

Refactor EvoStrategy

  • Overview 2
  • Commits 14
  • Changes 24

Created by: J3FALL

Closed #53

Основные изменения:

  1. У Chain и Nodes появились отдельные функции обучения (fit) и предсказания (predict). Метод apply был удален.
  2. Узлы теперь не привязаны к данным(Node.input_data и Chain.reference_data были удалены). При обучении или предсказанию цепочек данные передаются явно при вызове соответствующих методов, которые рекурсивно передаются от корневого узла к листам и обратно.
  3. Model и EvaluationStrategy были значительно переработаны:
    • Для добавления новой модели не нужно реализовывать свою обертку над моделью, наследуя от Model. Для этого нужно добавить конкретную модель в стратегию вычисления (подробнее см. SkLearnEvaluationStrategy).
    • SkLearnEvaluationStrategy пока является единственной стратегией, которая позволяет создать модель по ее типу (ModelTypesIdsEnum), обучать и получать прогноз.
  4. Поскольку теперь нет привязки к реализациями моделей, в ComposerRequirements надо передавать только типы моделей.
  5. Та же ситуация с ModelTypesRepository: метод model_by_id потерял свою актуальность.
  6. После композирования цепочки, ее необходимо заранее обучить (fit), прежде чем вычислять. Иначе произойдет исключительная ситуация.
  7. CachedNodeResult и кэширование в целом было переработано. Теперь при переобучении узлов в цепочки происходит проверка на актуальность закэшированной модели (которая уже была "за-fit-чена"). Возможность кэширования результатов predict-а пока убрали из-за его сложности и запутанности.
  8. У метрик качества поменялся интерфейс и логика работы с данными.
  9. Значительная часть тестов была переработана.
Assignee
Assign to
Reviewer
Request review from
Time tracking
Source branch: refactor-evo-strategy