1059 timestamp bug #1065
1059 timestamp bug #1065
Conversation
|
В Numpy-стратегии предполагается, что временной 'unit' - это наносекунды, в моём решении тоже так предполагается, то есть сохраняется поведение. Вопрос такой: нормально ли вообще использовать такой юнит, или это должны быть хотя бы миллисекунды или просто секунды? |
|
Может сразу снабдить тестом, воспроизврдящим проблему? |
|
@IIaKyJIuH, мне кажется, что временное разрешение нужно выбирать на основании минимального шага значений в данных. Возможно, с запасом в десятичный знак для новых данных. Препроцессинг ведь сможет запомнить выбранное преобразование? Если это сложно реализовать сейчас, можем в рамках этого PR брать самый малый шаг (нс) и не париться. Правда, это не экономно с точки зрения памяти, поэтому можем завести ещё issue на адаптивное преобразование. |
Примерно такого вида тесты напрашиваются. Допилю ещё кейсов, надо подумать. Думаю, может быть стоит поместить тесты в integration? |
Думаю лучше пусть будут в модульных. Можно их проводить, без эволюции, с predefined model. |
|
@MorrisNein натолкнул меня на мысль, что нужно вообще изменить подход к обработке datetime фичей. Вижу смысл покомпонентно отделять дату на часы, дни, месяцы, года... |
Может для разных задач, по разному предобработать данные?
Покомпонентное разделение вполне разумный шаг, но почему категориально? Это же может сказаться на эффективности моделей. Им же с числами легче работать, чем с категориями (если это не катбуст). |
|
Hello @IIaKyJIuH! Thanks for updating this PR. We checked the lines you've touched for PEP 8 issues, and found: There are currently no PEP 8 issues detected in this Pull Request. Cheers! 🍻 Comment last updated at 2023-04-24 09:00:35 UTC |
IIaKyJIuH
force-pushed
the
1059-timestamp-bug
branch
from
fcaacef
to
98aba06
Compare
Codecov ReportAttention: Patch coverage is
Additional details and impacted files@@ Coverage Diff @@
## master #1065 +/- ##
==========================================
- Coverage 87.81% 87.79% -0.03%
==========================================
Files 132 132
Lines 9355 9372 +17
==========================================
+ Hits 8215 8228 +13
- Misses 1140 1144 +4 ☔ View full report in Codecov by Sentry. |
|
Провёл тесты качества на проблемном датасете из issue. Использовал catboost в качестве модели. В 2 из 3 случаев наносекунды по качеству совпадают с миллисекундами (скрин): Почему так - неизвестно. В остальном количестве случаев качество между всеми моделями идентичное. Получается, миллисекунды можно ставить, хуже не будет. |
Предположу, что возможно это связанно с фиксированием в |
Сид передаю определённый, т.е. он устанавливается воспроизводимый и одинаковый всегда. |
|
Уже намеревался смёрджить ветку, как вдруг задумался и понял, что контракт на |
fedot/preprocessing/preprocessing.py
Outdated
| # Convert datetime data to numerical | ||
| data.features = np_datetime_to_numeric(data.features) | ||
| if data.target is not None: | ||
| data.target = np_datetime_to_numeric(data.target) # TODO: А нужно ли конвертировать таргет из даты в число? |
There was a problem hiding this comment.
А этот вопрос не относится к этому PR?
There was a problem hiding this comment.
Вопрос относится к этому PR.
Кажется, что кейс с датами в таргете редкий, но вероятен же?
deleted redundant files corrected typos simplifeid code remove redundant correct pep8 issues add example add mutations correct visualization fiting process improve visualization add partial in solver.py add example in .py format examples/confidence_intervals move prediction intervals in core/pipelines delete old examples add unit tests Refactoring of ApiParams and ApiMetrics (aimclub#1041) * WIP refactor ApiParams * Remove explicit ApiParams initialization * Move all params initialization to ApiParams * Minor changes * Remove _divide_params * WIP create ApiParamsBuilder * Add ApiParamsBuilder * Minor * Rename history_folder to history_dir * Remove train_data from ApiParams * Fixes after rebase * Move obtain_metric to ApiMetrics * Fix plot_pareto * Fix Fedot.tune * Refactor Fedot.get_metrics * Fix Fedot.tune * Fix metric names * Fixes after rebase * Remove ApiParamsBuilder * Structure parameters in Fedot docstring * Refactor init_composer_requirements * Refactor init_optimizer_params * Refactor init_optimizer_params * Fix docstrings * Add tests for ApiParamsRepository * Minors * Fix test_api_params * Review fixes * Review fixes * Review fixes Hotfix of pipeline import export example (aimclub#1064) meta rules (aimclub#1057) * initial assumption * final architecture * add meta rules * minor * simplify * add meta rule * fix with cv folds * minors * fix types * minor * golem fixes * add log messages * pep8 * remove log file Fix initial assumptions as list of pipelines (aimclub#1070) `Fedot(..., initial_assumption=...)` is expected to get a sequence of pipelines and pass them as initial graphs to an optimizer via composer. Moreover, FEDOT itself generates more than one initial assumption by default. As the result of this bug, composer passed only one of the initial assumptions to an optimizer. This PR fixes the bug and adds the corresponding test. tests fix (aimclub#1073) * remove some assumptions * update requirements * fix pep8 * update to golem Docs updated, badges added (aimclub#1072) * Docs updated, badges added * Mirror workflow fix Improve API documentation (aimclub#1067) - Moved type hints from method headers to corresponding parameters. - Allowed referencing GOLEM objects in FEDOT documentation. - Replaced all url links to documentation pages with sphinx references - it fixed some broken links. - FEDOT now uses its own directory for cache, instead of using GOLEM folder. - Documented `**composer_tuner_params` of `Fedot` with type hints and default values. All parameters with no usage examples are placed to the separate issue aimclub#1076 minor meta fix (aimclub#1078) * minor fix * indent fix * minor Add catboost to default initial assumptions (aimclub#1081) * add catboost to default initial assumptions for classification * restrict mutating loss function in CatBoost * evaluate f1 as expected in the example * pep8 F1 averaging fix (aimclub#1083) Minor logging fix (aimclub#1082) * fix print instead of logging for memory consumption 1059 timestamp bug (aimclub#1065) 879 FEDOT features (aimclub#1075) describe framework's features add example for surrogate optimizer (aimclub#1085) Example with surrogate optimizer was added. External parameters field was removed from api (now we should use partial) related pull request in GOLEM aimclub/GOLEM#82 has_one_root fix (aimclub#1091) * has_one_root fix * test fix Remove outdated test handled in thegolem (aimclub#1101) 358 Reduce execution time for unit tests (aimclub#1098) Update RTD benchmarks tabular data page (aimclub#1099) * +csv support Golem update requirements (aimclub#1088) * Upd RemoveType in Advisor (golem sync) * Upd requirements.txt for stable GOLEM * Fix few imports Add ts bench (aimclub#1104) Add results from ts benchmark Release 0.7.1 and test workflow updates (aimclub#1105) * Upd release version * Add pre-release tests actions on 'release' branch; Disable auto-publish * Upd GOLEM version * Remove manual-build.yml (dup of integration-build.yml) * Add integration tests badge to README * Revert "Upd GOLEM version" (for PR in master) This reverts commit 257ff16. Hotfix some integration tests for release 071 (aimclub#1107) * Fix integration test of ApiParams * Fix integration test of composition_time * Fix integration test of metocean_forecasting * Fix integration test of nemo_multiple.py * Workaround for sqlite exception raised in tests * pep8 fixes * fix different seed in quality imporvement tests * simplify condition * remove test that barely tested anything * fix condition * remove seed from example * fix typo parallel cache files test fix (aimclub#1109) Add IOptTuner (aimclub#1102) * Refactor search space * Fix ParametersChanges * Redact tuner builder * PEP 8 * Fix examples and correct tuning docs * Add IOpt example to docs * Add simple IOpt example * Fix integration tests (6 steal not work) * Fix integration test test_tuner_builder_with_custom_params (6 steal not work) * Fix pep8 * Add tuners comparison in docs * Update golem version in requirements * Fix warn_requirements * Fix warn_requirements * Fix table in tuning docs * Fix credit_scoring_problem_multiobj.py * Fix extra requirements * Edit docs * Fix table in docs * Change requirements * Test requirements * Set stable branch + h2o benchmark's tabular data values (aimclub#1106) * +h2o vals * change csv to html * specified table uuid * change max values style * add df to html converter --------- Co-authored-by: nicl-nno <nicl.nno@gmail.com> Added results for multimodal benchmark into FEDOT.docs (aimclub#1115) * - added results for multimodal benchmark ... add docstrings and type hints add prediction intervals unit test simplified solvers code correct pep issues add class defining PredictionIntervals params fix MutationStrength import issue correct test_data path update imports updated unit tests correct type-hint small corrections take short ts for unit test update pred_int test change ql_models to 'max' in pred_ints test update params for ql method ... update example update tests add base_quantiles visualization fix import get_base_quantiles update examples and deleted ql from tests update pep pep issues pep pep update requirements.txt
Solves issue
Comparison of different approaches:
