TabularPredictor.simulation_artifact

TabularPredictor.simulation_artifact(test_data: DataFrame = None) → dict

[高级] 计算并返回执行零样本HPO模拟所需的信息。 有关使用示例，请参阅 https://github.com/autogluon/tabrepo/blob/main/examples/run_quickstart_from_scratch.py

Parameters:

test_data (pd.DataFrame, default = None) – 用于预测的测试数据。 如果为None，输出中将不会包含pred_proba_dict_test和y_test键。

Returns:

simulation_dict – 零样本HPO模拟所需的信息字典。 键如下：

pred_proba_dict_val: 模型名称到验证数据上的预测概率（如果是回归则为预测值）的字典 pred_proba_dict_test: 模型名称到测试数据上的预测概率（如果是回归则为预测值）的字典 y_val: 验证数据的真实标签的Pandas Series（内部表示） y_test: 测试数据的真实标签的Pandas Series（内部表示） eval_metric: 评估指标的字符串名称（通过predictor.eval_metric.name获取） problem_type: 问题类型（通过predictor.problem_type获取） problem_type_transform: 转换后的（内部）问题类型（通过predictor._learner.label_cleaner.problem_type_transform,获取） ordered_class_labels: 原始类别标签（predictor._learner.label_cleaner.ordered_class_labels） ordered_Class_labels_transformed: 转换后的（内部）类别标签（predictor._learner.label_cleaner.ordered_class_labels_transformed） num_classes: 内部类别数量（self._learner.label_cleaner.num_classes） label: 标签列名称（predictor.label）

Return type:

字典