次の方法で共有


SweeperConfig クラス

スイーパー構成のためのホールダー。

フィーチャー スイープ構成オブジェクトのダミー初期化子。

引数は直接渡されません。 次のクラス メソッドは、使用可能な SweeperConfig オブジェクトを作成するための関数です。

force_text_dnnがユーザーによって指定され、BERT をテストしているかのようにします。 :p aram _sampler: SamplerConfig.from_dictメソッドで必要に応じて、この実験に使用するサンプラーを指定するプロパティ dict。 :p aram _estimator: この実験に使用する推定器 (例: "logistic_regression")。 :p aram _scorer: 実験中に使用するメトリック。これは、Scorer オブジェクトをインスタンス化するためにタスクの種類と共に使用されます。 :p aram _baseline: この実験のベースライン 特徴量器を指定する Dict。 :p aram _experiment: この実験の実験用特徴量器を指定する Dict。 :p aram _column_purposes: この実験が適用される col purpose とその他の関連設定の一覧。 :p aram _epsilon: サンプル サイズに基づくスケーリングに従って、ベースライン上で選択するために試験的特徴量抽出器が提供する必要がある最小リフト。 :p aram _scale_epsilon: この実験のサンプル サイズで epsilon を逆にスケーリングするかどうか。

コンストラクター

SweeperConfig()

パラメーター

名前 説明
_enabled
必須

この特定のスイープ実験が有効になっているかどうかを示すブール値フラグ。

_name
必須

このスイープ実験の名前 (例: PreTrainedDNNEmbeddings)。

_type
必須

Sweepers.get メソッドで必要に応じて、この実験に使用するスイーパーの種類。

_experiment_result_override
必須

実験結果を上書きして勝利にするかどうか(例:

メソッド

default

既定のバックアップ構成を返します。

from_dict

ディクショナリから読み込みます。

get_config

構成を指定します。

set_default

構成パスをオーバーライドします。

default

既定のバックアップ構成を返します。

default() -> Dict[str, Any]

from_dict

ディクショナリから読み込みます。

from_dict(dct: Dict[str, Any]) -> SweeperConfig

パラメーター

名前 説明
cls
必須

のクラス オブジェクト SweeperConfig

dct
必須

必要なすべてのパラメーターを含むディクショナリ。

戻り値

説明

スイーパー構成を作成しました。

get_config

構成を指定します。

get_config() -> Dict[str, Any]

set_default

構成パスをオーバーライドします。

set_default(overide_config_path: str) -> None

パラメーター

名前 説明
cls
必須

のクラス オブジェクト SweeperConfig

overide_config_path
必須

構成パスをオーバーライドします。

属性

CONFIG_DOWNLOAD_FILE

CONFIG_DOWNLOAD_FILE = 'config_v1.3.json'

CONFIG_DOWNLOAD_PREFIX

CONFIG_DOWNLOAD_PREFIX = 'https://aka.ms/automl-resources/configs/'

DEFAULT_CONFIG_PATH

DEFAULT_CONFIG_PATH = '../../sweeping/config.json'