Evalml: संपूर्ण प्रशिक्षण डेटा पर स्वचालित रूप से सर्वोत्तम पाइपलाइन को स्वचालित रूप से फ़िट करें

पृष्ठभूमि
आज एक प्रशिक्षित पाइपलाइन को automl से बाहर निकालने के लिए आपको पाइपलाइन पर fit पर कॉल करने की आवश्यकता है, क्योंकि automl हमेशा पाइपलाइन की अप्रशिक्षित प्रतियां लौटाता है:

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'])

चुनौती
हम लोगों के लिए ऑटोएमएल चलाना, एक पाइपलाइन का चयन करना और उस पाइपलाइन का उपयोग पुनरावृति और डीबग करने, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और उत्पादन के लिए तैनात करने के लिए जितना संभव हो उतना आसान बनाना चाहते हैं।

प्रस्ताव
अल्पावधि में (यानी यह समस्या): best_pipeline एक्सेसर एक प्रशिक्षित पाइपलाइन लौटाएं:

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

यदि स्वचालित खोज अभी तक नहीं चली है, तो उस एक्सेसर को त्रुटि करनी चाहिए।

इसे कैसे लागू किया जाए, इसके लिए मेरी सिफारिश है कि अंत में सबसे अच्छी पाइपलाइन को फिट करने के लिए ऑटोएमएल खोज को अपडेट किया जाए और उस प्रशिक्षित पाइपलाइन के संदर्भ को सहेजा जाए।

उपयोगकर्ता गाइड को अपडेट करना न भूलें!

पूर्ण परीक्षण के लिए भी निहितार्थ हैं: हमें स्वचालित खोज समय और सर्वोत्तम पाइपलाइन को अलग से फिट करने के समय को रिकॉर्ड करने के लिए लुकिंग ग्लास को अपडेट करना चाहिए, क्योंकि वे स्वतंत्र संचालन हैं।

भविष्य
लंबे समय तक, मैं चाहता हूं कि हम कॉल के बाहर डेटा के संदर्भ को search रखने के लिए एक एब्स्ट्रैक्शन बनाएं। यह हमें get_pipeline प्रशिक्षित पाइपलाइनों को वापस करने जैसी चीजें करने की अनुमति देगा, साथ ही हमें कॉल के दौरान सभी पाइपलाइनों को स्वचालित करने के लिए प्रशिक्षित किए बिना search ।