utilities モジュール
検証と変換のためのユーティリティ メソッド。
クラス
| suppress_stdout_stderr |
stdout と stderr の "ディープ抑制" を実行するためのコンテキスト マネージャー。 コンパイル済みの C/Fortran サブ関数で印刷が開始された場合でも、すべての印刷を抑制します。 例外はスクリプトが終了する直前とコンテキスト マネージャーが終了した後に stderr に出力されるため、発生した例外は抑制されません。 コンテキスト マネージャーを作成します。 |
関数
convert_dict_values_to_str
すべての値が文字列になるようにディクショナリの値を変換します。
convert_dict_values_to_str(input_dict: Dict[Any, Any]) -> Dict[str, str]パラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
input_dict
必須
|
変換する必要があるディクショナリ |
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
すべての値が文字列に変換されたディクショナリ |
get_default_metric_with_objective
特定のタスクのメトリック -> 目標のディクショナリを取得します。
get_default_metric_with_objective(task)パラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
task
必須
|
文字列 "classification" または "regression" |
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
メトリックのディクショナリ -> objective |
get_error_code
例外からエラー コードをビルドします。
get_error_code(exception: BaseException, as_hierarchy: bool = False) -> strパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
exception
必須
|
実行に失敗する例外。 |
|
as_hierarchy
|
完全なエラー階層を返す必要がある場合 規定値: False
|
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
error_codeを含む str を返します。 as_hierarchyが True の場合、返される階層は '.' によって結合されます。 |
get_min_points
トレーニングに必要なデータ ポイントの最小数を返します。
get_min_points(window_size: int, lags: List[int], max_horizon: int, cv: int | None, n_step: int | None = None) -> intパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
window_size
必須
|
ローリング ウィンドウのサイズ。 |
|
lags
必須
|
ラグ サイズ。 |
|
max_horizon
必須
|
予測の目的の長さ。 |
|
cv
必須
|
クロス検証の数。 |
|
n_step
|
1 つの CV フォールドのorigin_timeと次のフォールドの間の期間の数。 たとえば、1 日 のデータに対して n_step = 3 の場合、各フォールドの起点時間は 3 日間隔になります。 規定値: None
|
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
データ ポイントの最小数。 |
get_primary_metrics
特定のタスクでサポートされているプライマリ メトリックを一覧として取得します。
get_primary_metrics(task: str) -> List[str]パラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
task
必須
|
Azureml.automl.core.shared.constants.Tasks で定義されている AutoML でサポートされるタスクの種類 |
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
タスクでサポートされているプライマリ メトリックの一覧。 |
get_value_float
文字列値を float に変換します。 :p aram floatstring: 変換する入力値。 :type floatstring: str :return: 変換後の値。 :rtype: フロート
get_value_float(floatstring: str) -> float | str | Noneパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
floatstring
必須
|
|
get_value_from_dict
get_value_int
interpret_exception
例外を AzureMLException に変換します。
例外が既に既知の型 (ServiceException、AzureMLException など) の 1 つである場合は、例外 as-isを返します。
開発ノート: リモート実行とローカル実行に対して例外や新しい解釈を追加する場合は、この機能を独自のクラスに変換することを検討してください
interpret_exception(exception: BaseException, is_aml_compute: bool = True, **kwargs: Any) -> AzureMLException | ServiceExceptionパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
exception
必須
|
解釈する必要がある例外オブジェクト |
|
is_aml_compute
|
コンテキストが AML コンピューティングでの実行サービスのマネージド実行である場合 (OSErrors など、ネットワーク エラーを実行の種類に基づいて異なる方法で解釈する必要がある場合があります) 規定値: True
|
|
kwargs
必須
|
ErrorDefinition が必要とする実行時プロパティ (reference_code など) |
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
エラー コードを含む AzureMLException として解釈される例外 |
is_known_date_time_format
特定の文字列が既知の日時正規表現と一致するかどうかを確認します。
is_known_date_time_format(datetime_str: str) -> boolパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
datetime_str
必須
|
日付かどうかを確認する入力文字列 |
戻り値
| 型 | 説明 |
|---|---|
|
指定された文字列が既知の日時形式であるかどうか |
minimize_or_maximize
メトリックを指定して目的を選択します。
一部のメトリックは最小化する必要があり、一部は:pのメトリック (:p aram タスクを検索するメトリックの名前) を最大化する必要があります。定数の 1 つ。用事。 :return: 定数のいずれかを返します。OptimizerObjectives。
minimize_or_maximize(metric, task=None)パラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
metric
必須
|
|
|
task
|
規定値: None
|
subsampling_recommended
to_ordinal_string
整数を序数文字列に変換します。
to_ordinal_string(integer: int) -> strパラメーター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
|
integer
必須
|
|