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工具

该文件是TPOT库的一部分。

当前版本的TPOT是由以下人员在Cedars-Sinai开发的： - Pedro Henrique Ribeiro (https://github.com/perib, https://www.linkedin.com/in/pedro-ribeiro/) - Anil Saini (anil.saini@cshs.org) - Jose Hernandez (jgh9094@gmail.com) - Jay Moran (jay.moran@cshs.org) - Nicholas Matsumoto (nicholas.matsumoto@cshs.org) - Hyunjun Choi (hyunjun.choi@cshs.org) - Miguel E. Hernandez (miguel.e.hernandez@cshs.org) - Jason Moore (moorejh28@gmail.com)

TPOT的原始版本主要由宾夕法尼亚大学的以下人员开发： - Randal S. Olson (rso@randalolson.com) - Weixuan Fu (weixuanf@upenn.edu) - Daniel Angell (dpa34@drexel.edu) - Jason Moore (moorejh28@gmail.com) - 以及许多慷慨的开源贡献者

TPOT 是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 宽通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它，许可证的版本可以是第 3 版，或者（根据您的选择）任何以后的版本。

TPOT 的发布是希望它能有用， 但没有任何保证；甚至没有对 适销性或特定用途适用性的暗示保证。更多详情请参阅 GNU 较宽松通用公共许可证。

您应该已经收到了一份GNU较宽松通用公共许可证的副本，随TPOT一起提供。如果没有，请参见http://www.gnu.org/licenses/。

is_pareto_efficient(scores, return_mask=True)

找到帕累托有效点 :param scores: 一个 (n_points, n_scores) 数组 :param return_mask: 如果为True，则返回一个掩码 :return: 一个帕累托有效点的索引数组。 如果 return_mask 为 True，这将是一个 (n_points, ) 布尔数组 否则，这将是一个 (n_efficient_points, ) 整数索引数组。

Source code in tpot2/utils/utils.py 
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def is_pareto_efficient(scores, return_mask = True):
    """
    Find the pareto-efficient points
    :param scores: An (n_points, n_scores) array
    :param return_mask: True to return a mask
    :return: An array of indices of pareto-efficient points.
        If return_mask is True, this will be an (n_points, ) boolean array
        Otherwise it will be a (n_efficient_points, ) integer array of indices.
    """
    is_efficient = np.arange(scores.shape[0])
    n_points = scores.shape[0]
    next_point_index = 0  # Next index in the is_efficient array to search for
    while next_point_index<len(scores):
        nondominated_point_mask = np.any(scores>scores[next_point_index], axis=1)
        nondominated_point_mask[next_point_index] = True
        is_efficient = is_efficient[nondominated_point_mask]  # Remove dominated points
        scores = scores[nondominated_point_mask]
        next_point_index = np.sum(nondominated_point_mask[:next_point_index])+1
    if return_mask:
        is_efficient_mask = np.zeros(n_points, dtype = bool)
        is_efficient_mask[is_efficient] = True
        return is_efficient_mask
    else:
        return is_efficient