Evalml: [Обсудить] Являются ли AutoClassifer.fit () и AutoRegressor.fit () лучшими API?

На мой взгляд, нужно принять три решения.

1. Как мы называем класс
2. Какое рекомендуемое имя переменной, содержащей инициализированный класс
3. Каким методом все начинается

Для 1 и 2 вот варианты, которые я придумал

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()

Для 2 и 3 вот варианты, которые я придумал

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

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

Я думаю мне нравится

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

Мои рассуждения

1. Класс evalml.AutoClassifierSearch носит описательный характер. Это поиск, а не сам классификатор
2. Метод сообщает вам, что именно происходит, когда вы его вызываете. run() является очень общим.
3. Имя переменной является широким и не противоречит соглашениям об использовании clf с такими инструментами, как sklearn.

Альтернатива, которая мне нравится, это

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

Здесь используется более информативное имя переменной, поэтому можно использовать run() . Плюс в том, что в наших примерах не добавляется лишний термин automl . Меня беспокоит то, что пользователь мог бы назвать поиск как угодно, и тогда my_custom_variable_name.run() не очень наглядно.

Есть предположения? Какие-либо подходы к именованию переменных, которые я пропустил? Даже если вы не думаете, что они лучше, можете выбросить их на рассмотрение.

Мне нравится AutoClassifierSearch() по тем же причинам, которые вы указали выше, но я не очень люблю называть переменную automl поскольку она кажется широкой, и search поскольку это глагол. Что вы думаете о autosearch.run() ? Кто-то предложил на нашей встрече searcher и это тоже работает, но не так хорошо скатывается с языка.

Мне очень нравится AutoClassifierSearch() и использование search() поскольку я согласен с тем, что run() может быть слишком общим, если пользователь определяет собственное имя переменной.

Для рекомендованного имени переменной, содержащей инициализированный класс, я поклонник automl , searcher или autosearch / autosearcher более search , даже если бы мы пошли с run() . (Сделал краткий поиск в Google, и automl или aml появляются для некоторых других библиотек, чего бы это ни стоило).

@jeremyliweishih , я не уверен, что понимаю вашу точку зрения о search() . Я думаю, что целью было бы выбрать описательный глагол для этого метода. вы можете уточнить, что вы говорили?

Надеюсь, я правильно понял, но я думаю, что search в качестве рекомендованного имени переменной немного странно, потому что это глагол ... по крайней мере, это было то же чувство, которое я получил: D

@ kmax12 Я имел в виду тот комментарий о рекомендуемом имени переменной: search = AutoClassifierSearch() . Чтобы уточнить, я думаю, что AutoClassifierSearch() для имени класса было бы замечательно, а autosearch мог бы работать для имени переменной. autosearch = AutoClassifierSearch() . Возможно, другое трехбуквенное имя переменной тоже подойдет (aml, asc, ats).

@jeremyliweishih, я понимаю, о чем вы сейчас говорите. я согласен.

Исходя из вышеизложенного, я думаю, нам всем нравится переименовывать в AutoClassifierSearch и AutoRegressorSearch .

Что касается имени переменной, мы тоже упали

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

Мне лично нравится automl, так как он описательный. aml похоже, если вы знаете, что это означает, но я не думаю, что это так интуитивно понятно. это то, что я видел, как H20 использует в своих документах (есть ли другие библиотеки?) Я вообще не поклонник сокращения имен переменных без действительно веской причины. Единственное преимущество, которое я вижу для aml состоит в том, что это 3 символа вместо 6.

autosearch для меня имеет смысл, поскольку это в основном имя класса. однако он длиннее, чем automl и я не уверен, что это добавляет ясности. Если бы мы пошли по маршруту autosearch , я думаю, что метод должен быть run , поскольку autosearcher = AutoClassifierSearch(); autosearcher.search() просто кажется излишним при поиске, ха-ха.

Итак, я вижу два варианта, основанные на приведенном выше конво.

automl = AutoClassifierSearch()
automl.search()

или

autosearch = AutoClassifierSearch()
autosearch.run()

Думаю, любой из них сработает, но мне нравится .search() более .run() !

Мне нравятся все идеи, которые вы выбросили. Я большой поклонник:

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

Чтобы не усложнять и без того долгую дискуссию дополнительными вариантами, но: следует ли говорить AutoRegressorSearch или AutoRegressionSearch ? Я неравнодушен к последнему. Я не слышу термин «регрессор» почти так же часто, как «регрессионная модель», и то же самое для классификации

Ага, согласен. Регрессор также может относиться к входным функциям, переменным и т. Д., Поэтому регрессия лучше.

Кроме того, если AutoClassification и AutoRegression больше похожи на «автоматическое машинное обучение», поскольку машинное обучение, классификация и регрессия - это все процессы.

если нет окончательного противодействия, мы пойдем с

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