Evalml: [토론] AutoClassifer.fit()과 AutoRegressor.fit()이 최고의 API인가?

내가 보기에는 세 가지 결정이 있습니다

1. 우리는 수업을 무엇이라고 부릅니까?
2. 초기화된 클래스를 보유하는 변수의 권장 이름은 무엇입니까?
3. 일을 시작하는 방법은 무엇입니까

1과 2의 경우 여기에 내가 생각해 낸 옵션이 있습니다.

import evalml

clf = evalml.AutoClassifierSearch()
auto = evalml.AutoClassifierSearch()
automl = evalml.AutoClassifierSearch()
seacher = evalml.AutoClassifierSearch()

clf = evalml.AutoClassifier()
auto = evalml.AutoClassifier()
automl = evalml.AutoClassifier()
seacher = evalml.AutoClassifier()

2와 3의 경우 여기에 내가 생각해 낸 옵션이 있습니다.

clf.search()
auto.search()
automl.search()
seacher.search()

clf.run()
auto.run()
automl.run()
seacher.run()

내가 좋아하는 것 같아

import evalml
automl = evalml.AutoClassifierSearch()
automl.search()

내 추론은

1. evalml.AutoClassifierSearch 클래스는 설명적입니다. 분류기 자체가 아니라 검색입니다.
2. 메서드는 호출할 때 어떤 일이 발생하는지 구체적으로 알려줍니다. run() 는 매우 일반적입니다.
3. 변수 이름은 광범위하며 sklearn과 같은 도구에서 clf 를 사용하는 규칙과 충돌하지 않습니다.

내가 좋아하는 대안은

import evalml
search = evalml.AutoClassifierSearch()
search.run()

이것은 더 설명적인 변수 이름을 사용하므로 run() 를 사용하는 것이 좋습니다. 이에 대한 장점은 예제에 추가 automl 용어를 도입하지 않는다는 것입니다. 내 관심사는 사용자가 검색 이름을 원하는 대로 지정할 수 있고 my_custom_variable_name.run() 가 그다지 설명적이지 않다는 것입니다.

이견있는 사람? 내가 놓친 변수 명명 방식이 있습니까? 그것들이 더 낫다고 생각하지 않더라도 우리가 고려할 수 있도록 그것들을 버릴 수도 있습니다.

위에서 언급한 것과 같은 이유로 AutoClassifierSearch() 를 좋아하지만 변수 automl 는 광범위하고 search 는 동사로 호출하는 것을 좋아하지 않습니다. autosearch.run() 에 대해 어떻게 생각하세요? 누군가가 우리 회의에서 searcher 를 제안했고 그것은 잘 작동하지만 혀를 잘 굴리지 않습니다.

아주 좋아 I AutoClassifierSearch() 및 사용 search() 그 동의로 run() 사용자가 자신의 변수 이름을 정의하는 경우가 될 수 방법은 너무 일반적.

초기화 된 클래스를 보유하고있는 변수의 권장 이름, 난의 팬입니다 automl , searcher 또는 autosearch / autosearcher 이상 search , 비록 우리가 run() 로 갔더라도. (간단한 Google 검색을 수행하고 automl 또는 aml 가 그 가치에 대해 다른 라이브러리에 대해 나타납니다.)

@jeremyliweishih search() 대한 요점을 이해하지 못하겠습니다. 나는 목표가 그 방법에 대한 설명 동사를 선택하는 것이라고 생각합니다. 당신이 말한 것을 명확히 할 수 있습니까?

제가 오해하고 있는 것은 아니지만 @jeremyliweishih 가 search 라고 말씀하시는 것 같습니다 . 변수의 권장 이름이 동사이기 때문에 조금 이상하기 때문입니다... 적어도, 그것은 제가 받은 느낌이기도 합니다.:D

@kmax12 변수의 권장 이름에 대한 댓글을 의미했습니다: search = AutoClassifierSearch() . 명확히하기 위해 클래스 이름에 대해 AutoClassifierSearch() 가 훌륭하고 autosearch 가 변수 이름에 대해 작동할 수 있다고 생각합니다. autosearch = AutoClassifierSearch() . 다른 세 글자 변수 이름도 작동할 수 있습니다(aml, asc, ats).

@jeremyliweishih 지금 말씀하신 내용을 이해합니다. 나는 동의한다.

위의 내용을 기반으로 우리 모두는 AutoClassifierSearch 및 AutoRegressorSearch 이름을 바꾸는 것을 좋아한다고 생각합니다.

변수 이름의 관점에서 우리도 다운

autosearch = AutoClassifierSearch()
automl = AutoClassifierSearch()
aml = AutoClassifierSearch()

나는 개인적으로 automl이 설명적이기 때문에 좋아합니다. aml 가 무엇의 약자인지 알면 비슷하지만 그렇게 직관적이라고 생각하지 않습니다. 이것은 내가 그들의 문서에서 H20이 사용하는 것을 본 것입니다(다른 라이브러리가 있습니까?) 저는 일반적으로 정말 좋은 이유 없이 변수 이름을 줄이는 것을 좋아하지 않습니다. aml 에 대해 내가 볼 수 있는 유일한 이점은 6자가 아닌 3자라는 것입니다.

autosearch 는 기본적으로 클래스 이름이기 때문에 나에게 의미가 있습니다. 그러나 automl 보다 길며 명확성을 추가하는지 확실하지 않습니다. autosearch 루트로 가자면 autosearcher = AutoClassifierSearch(); autosearcher.search() 검색이 너무 과한 것 같기 때문에 방법은 run 이어야 한다고 생각합니다.

그래서 위의 대화를 기반으로 두 가지 옵션이 표시됩니다.

automl = AutoClassifierSearch()
automl.search()

또는

autosearch = AutoClassifierSearch()
autosearch.run()

둘 중 하나가 효과가 있다고 생각하지만 저는 .search() 보다 .run() .search() 를 좋아합니다!

나는 당신이 버린 모든 아이디어를 좋아합니다. 저는 다음의 특별한 팬입니다.

automl = AutoClassificationSearch()
automl = AutoRegressionSearch()
automl.search()

더 많은 옵션으로 이미 긴 토론을 복잡하게 만들지 말고 AutoRegressorSearch 또는 AutoRegressionSearch 해야 합니까? 나는 후자의 편이다. "회귀 모델"을 듣는 것만큼 "회귀자"라는 용어를 많이 듣지 않습니다.

예, 동의합니다. 회귀자는 입력 기능, 변수 등을 참조할 수도 있으므로 회귀가 더 좋습니다.

또한 AutoClassification 및 AutoRegression이 "자동 머신 러닝"에 더 유사하면 머신 러닝, 분류 및 회귀가 모두 프로세스이기 때문입니다.

최종 반대가 없다면 우리는 함께 갈 것입니다.

automl = AutoClassificationSearch()
automl = AutoRegressionSearch()
automl.search()