pytoolkit.base module

アンサンブル。

class pytoolkit.base.BaseModel(*args, **kwargs)

ベースクラス: Protocol

弱学習器のインターフェース。

save(model_dir)

保存。

パラメータ:

model_dir (str | PathLike[str]) -- 保存先ディレクトリ

戻り値の型:

None

classmethod load(model_dir)

モデルの読み込み

パラメータ:

model_dir (str | PathLike[str]) -- 保存先ディレクトリ

戻り値:

モデル

戻り値の型:

ModelType

infer(data, verbose=True)

推論。

パラメータ:

• data (DataFrame | DataFrame) -- 入力データ

• verbose (bool) -- 進捗表示の有無

戻り値:

推論結果(分類ならshape=(num_samples,num_classes), 回帰ならshape=(num_samples,))

戻り値の型:

ndarray[Any, dtype[float32]]

infer_oof(data, folds, verbose=True)

out-of-fold推論。

パラメータ:

• data (DataFrame | DataFrame) -- 入力データ

• folds (Sequence[tuple[numpy.ndarray[Any, numpy.dtype[numpy.int32]], numpy.ndarray[Any, numpy.dtype[numpy.int32]]]]) -- 分割方法

• verbose (bool) -- 進捗表示の有無

戻り値:

推論結果(分類ならshape=(num_samples,num_classes), 回帰ならshape=(num_samples,))

戻り値の型:

ndarray[Any, dtype[float32]]

infers_to_labels(pred)

推論結果(infer, infer_oof)からクラス名などを返す。

パラメータ:

pred (ndarray[Any, dtype[float32]]) -- 推論結果

戻り値:

クラス名など

戻り値の型:

ndarray[Any, dtype[ScalarType]]