Evalml: BalancedClassificationDataCVSplitは、呼び出されるたびに異なる分割を生成します

再現

import joblib
from evalml.demos import load_fraud
from evalml.preprocessing.data_splitters import BalancedClassificationDataCVSplit

splitter = BalancedClassificationDataCVSplit(n_splits=3, random_seed=0, shuffle=True)

X, y = load_fraud(5000)
X = X.to_dataframe()
y = y.to_series().astype("int")

for train, test in splitter.split(X, y):
    print((joblib.hash(train), joblib.hash(test)))

# Output
('75f1b95d7ce307ac6c793055330969aa', '8c89fe1a592c50a700b6d5cbb02dba8b')
('f8c849bbfbed37c13f66c5c742e237cb', '9c4879fb550fded8be9ac03e95a1bf95')
('cdc21f0d6bbf45459c9695258f7f04dc', '5b575765bbe176e732b8eb4dc1bf2822')

for train, test in splitter.split(X, y):
    print((joblib.hash(train), joblib.hash(test)))

# Output
('bf462b82af243c552ac48acad2dfd748', '8c89fe1a592c50a700b6d5cbb02dba8b')
('b8341b536c63c7957c099b05e315f49c', '9c4879fb550fded8be9ac03e95a1bf95')
('780e74673b601790037fc0b17dde56fe', '5b575765bbe176e732b8eb4dc1bf2822')

for train, test in splitter.split(X, y):
    print((joblib.hash(train), joblib.hash(test)

# Output
('385f6c538568ad3a33cf84f61d94144c', '8c89fe1a592c50a700b6d5cbb02dba8b')
('8db65d0a3bdf87ae0f135b9766a260dd', '9c4879fb550fded8be9ac03e95a1bf95')
('2a7293fc1308b8a572091d7c76d20205', '5b575765bbe176e732b8eb4dc1bf2822')

これは、sklearnスプリッターの動作とは異なります。

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

kfold = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=0, shuffle=True)

for train, test in kfold.split(X, y):
    print((joblib.hash(train), joblib.hash(test)))

#Output
('6c30ee6a11803927024354405389506a', '8c89fe1a592c50a700b6d5cbb02dba8b')
('df0a70e2e6ca783f12461e8c82a26ad4', '9c4879fb550fded8be9ac03e95a1bf95')
('2898e4b3d3621b436641016499f4aafb', '5b575765bbe176e732b8eb4dc1bf2822')

for train, test in kfold.split(X, y):
    print((joblib.hash(train), joblib.hash(test)))

# Output
('6c30ee6a11803927024354405389506a', '8c89fe1a592c50a700b6d5cbb02dba8b')
('df0a70e2e6ca783f12461e8c82a26ad4', '9c4879fb550fded8be9ac03e95a1bf95')
('2898e4b3d3621b436641016499f4aafb', '5b575765bbe176e732b8eb4dc1bf2822')

これには2つの理由で問題があると思います。

1. BalancedClassificationDataCVSplitはautomlのデフォルトのスプリッターであるため、パイプラインがさまざまな分割で評価されることを意味します
2. splitはデータスプリッターの状態を変更するため、シーケンシャルエンジンとパラレルエンジンの間で異なる結果が得られることを意味します。