Evalml: 让 automl 在整个训练数据上自动拟合最佳管道

背景
今天，为了从 automl 中获得经过训练的管道，您需要在管道上调用fit ，因为 automl 总是返回管道的未经训练的副本：

automl.search(X_train, y_train)
best_pipeline = automl.best_pipeline
best_pipeline.fit(X_train, y_train)
best_pipeline.score(X_test, y_test, objectives=['MSE'])
pipeline = automl.get_pipeline(42)
pipeline.fit(X_train, y_train)
pipeline.score(X_test, y_test, objectives=['MSE'])

挑战
我们希望让人们尽可能轻松地运行 automl、选择管道并使用该管道进行迭代和调试、生成见解并部署到生产环境。

提议
在短期内（即这个问题）：让best_pipeline访问器返回一个经过训练的管道：

automl.search(X_train, y_train)
best_pipeline = automl.best_pipeline
best_pipeline.score(X_test, y_test, objectives=['MSE'])

如果 automl search 还没有运行，那个访问器应该会出错。

我对如何实现这一点的建议是更新 automl 搜索以适应最后的最佳管道，并保存对经过训练的管道的引用。

不要忘记更新用户指南！

性能测试也有影响：我们应该更新窥镜以分别记录自动搜索时间和适合最佳管道的时间，因为它们是独立的操作。

未来
从长远来看，我希望我们创建一个抽象来保存对search调用之外的数据的引用。 这将允许我们执行诸如让get_pipeline返回训练好的管道之类的事情，而无需在调用 automl search期间训练所有管道。