Pipeline#

pipelineのフローを操作するためのモジュールです。

class qudas.pipeline.Pipeline(steps: Sequence[Tuple[str, Any]], iterator: IteratorMixin | None = None)[source]#

Bases: object

fit(X: Any, y: Any | None = None) Pipeline[source]#

各ステップを順に適用してデータを訓練する。

Parameters:
  • X (Any) – 入力データ。

  • y (Any) – ターゲットデータ。

Returns:

パイプラインオブジェクト自身。

Return type:

Pipeline

Raises:

RuntimeError – 最後のステップに fit メソッドがない場合。

get_global_params() Dict[str, Any][source]#

パイプライン全体に適用されたグローバルパラメータを取得する。

Returns:

グローバルパラメータ。

Return type:

Dict[str, Any]

get_models() Dict[str, Any][source]#

学習されたモデルを取得する。

Returns:

各ステップごとのモデル。

Return type:

Dict[str, Any]

get_results() Dict[str, Any][source]#

最適化結果を取得する。

Returns:

各ステップごとの最適化結果。

Return type:

Dict[str, Any]

optimize(X: Any | None = None, y: Any | None = None) Dict[str, Any][source]#

各ステップを順に適用して最適化を実行する。

Parameters:
  • X (Any) – 入力データ。

  • y (Any) – ターゲットデータ。

Returns:

各ステップの最適化結果。

Return type:

Dict[str, Any]

Raises:

RuntimeError – 最後のステップに optimize メソッドがない場合。

predict(X: Any | None = None) Dict[str, Any][source]#

各ステップを順に適用してデータを予測する。予測を行うためには、最後のステップで IteratorMixin でないステップが predict メソッドを持っている必要がある。

Parameters:

X (Any) – 入力データ。

Returns:

予測結果。

Return type:

Any

Raises:

RuntimeError – 最後のステップに predict メソッドがない場合。最後のステップで model が作成されていない場合。

set_global_params(params: Dict[str, Any]) None[source]#

パイプライン全体に適用するグローバルパラメータを設定する。

Parameters:

params (Dict[str, Any]) – グローバルパラメータ。