Evalml: 修补 AutoMLSearch 测试失败

@bchen1116如果你在 score 模拟中添加return_value它应该消失：

@patch('evalml.pipelines.BinaryClassificationPipeline.score', return_value={"Log Loss Binary": 0.2})

@freddyaboulton这是我们需要添加到所有.score()模拟中的东西吗？ 这会是这个错误的最佳解决方案吗？

我想我犹豫是否将其称为错误，因为它不会以这种方式改变 automl 的行为，从而导致测试在应该失败时通过，反之亦然。

潜在的问题是，如果您不提供 return_value，则会返回MagicMock 。 最后，我们使用 f 字符串记录分数：

logger.info(f"Best pipeline {self.objective.name}: {best_pipeline['score']:3f}")
它对 MagicMock 使用__format__方法，我猜它没有定义。

也许如果我们改变调用日志记录的方式，我们可以避免丑陋的日志，但我担心这会使代码复杂化而没有什么好处。

你怎么看？

啊，我明白了，这是有道理的。 我不确定那个消息是从哪里来的。 我认为这种行为很好，因为它似乎不会对 AutoML 的行为有害。 感谢您的帮助，我会关闭它！