Evalml: Предупреждение о текстовом featurizer при импорте evalml

Репро

import evalml

Трассировка стека здесь .

Первопричина

• get_importable_subclasses пытается инициализировать каждый компонент
• Это выполняется во время импорта, потому что мы используем get_importable_subclasses для создания статических списков оценщиков и компонентов.
• Текстовый featurizer в настоящее время выдает предупреждение, если в конструкторе не указаны имена текстовых столбцов.

Похоже, мы должны сделать все возможное, чтобы не выводить предупреждения во время импорта.

Идеи для исправления

1. Обновите списки, созданные get_importable_subclasses чтобы они создавались во время выполнения, а не во время импорта. Т.е. в компонентных утилитах

def _all_estimators():
    return get_importable_subclasses(Estimator, used_in_automl=False)
...

1. Убедитесь, что ни один из наших компонентов не выдает предупреждения, если они построены с аргументами по умолчанию. Обновите TextFeaturizer чтобы не вызывать это конкретное предупреждение. Добавьте модульный тест, чтобы проверить отсутствие предупреждений.
2. Обновите get_importable_subclasses чтобы подавить любые предупреждения, возникающие при инициализации компонента.

Предлагаю заняться пунктами 1 и 2.

При слиянии # 1022 - убрали предупреждение во время выполнения. Однако я все еще вижу следующее предупреждение:

2020-08-11 12:17:34,559 featuretools - WARNING Featuretools failed to load plugin nlp_primitives from library nlp_primitives. For a full stack trace, set logging to debug.

@dsherry Я поставлю PR для выполнения пунктов 1 и 2, как вы упомянули выше, но @eccabay сообщил мне, что это предупреждение исходит не с нашей стороны.

После обсуждения с @rwedge, похоже, есть два решения вышеупомянутого предупреждения featuretools:

1. использовать преобразователь зависимостей бета-версии

2. featuretools делает тензорный поток необязательным и может быть реализован к EOD 8/12/2020.

Я предлагаю дождаться выпуска новой версии featuretools и подтвердить, является ли предупреждение по-прежнему проблемой.

Спасибо @jeremyliweishih ! Я согласен, что вариант 2 лучше всего подходит для обработки предупреждения featuretools.

Помимо этого, насколько я понимаю, вы сейчас работаете над вариантами 1 и 2 из моего комментария от прошлой недели , верно? Я думаю, что оба этих изменения, особенно первое, принесут здесь пользу.

nlp-primitives 1.0 теперь отсутствует на pypi, и тензорный поток больше не является необходимой зависимостью

Подтверждено, что предупреждение не появляется в последней версии nlp-primitives . Спасибо @rwedge! Вы можете проверить здесь .

Отлично, спасибо обоим!