optuna-fast-fanova 0.0.4

optuna-fast-fanova

optuna-fast-fanova提供了FanovaImportanceEvaluator的Cython加速版本。

基准脚本在我的笔记本电脑（Macbook M1 Pro）上运行，因此时间不应被视为精确。

安装

支持的Python版本为3.7或更高。

$ pip install optuna-fast-fanova

请注意，此库依赖于scikit-learn的C-API（Cython pxd文件）。然而，其ABI可能包含破坏性更改，即使在修补版本中也是如此。如果您使用scikit-learn v1.1.1安装optuna-fast-fanova，然后升级scikit-learn到v1.1.2，optuna-fast-fanova将无法正常工作。如果您更新scikit-learn，请重新安装optuna-fast-fanova。

用法

用法如下

import optuna
from optuna_fast_fanova import FanovaImportanceEvaluator


def objective(trial):
    x = trial.suggest_float("x", -10, 10)
    y = trial.suggest_int("y", -10, 10)
    return x ** 2 + y


if __name__ == "__main__":
    study = optuna.create_study()
    study.optimize(objective, n_trials=1000)

    importance = optuna.importance.get_param_importances(
        study, evaluator=FanovaImportanceEvaluator()
    )
    print(importance)

您可以使用optuna-fast-fanova进行两个步骤。

1. 添加导入语句： from optuna_fast_fanova import FanovaImportanceEvaluator。
2. 将FanovaImportanceEvaluator()对象传递给get_param_importances()函数的evaluator参数。

如何引用fANOVA

这是https://github.com/automl/fanova的衍生作品。有关如何引用原始作品的信息，请参阅https://automl.github.io/fanova/cite.html。