pytoolkit.ensemble module

アンサンブル。

class pytoolkit.ensemble.ModelMetadata

ベースクラス: TypedDict

モデルのメタデータの型定義。

num_models: int

class pytoolkit.ensemble.Model(models)

ベースクラス: object

テーブルデータのモデル。

パラメータ:

models (list[pytoolkit.base.BaseModel]) --

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, model_type)

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

• model_type (type[pytoolkit.base.BaseModel]) -- モデルの型 (pytoolkit.lgb.Modelなど)

戻り値:

モデル

戻り値の型:

Model

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]]

pytoolkit.ensemble.load(model_dir, model_type)

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

• model_type (type[pytoolkit.base.BaseModel]) -- モデルの型 (pytoolkit.lgb.Modelなど)

戻り値:

モデル

戻り値の型:

Model