Fallando hasta el Éxito con Hydra

Este es el código que utilicé como base en la demostración de la Charla en la Pycon2021. Siéntete libre de utilizarlo y experimentar con él a tu antojo, ojalá te sirva!! 🤘

Pueden ver el video de Youtube acá.

Ejecución simple

El código se puede ejecutar de la siguiente manera en Modo Simple:

python main.py +preprocess=simple +models=lr

python main.py +preprocess=simple +models=rf

python main.py +preprocess=complex +models=lr

python main.py +preprocess=complex +models=rf

Cualquiera de estos comandos ejecutará un Modelo Simple con una configuración de Preprocesamiento y de Modelo fija.

Recordar que utilizando el operador ++ se puede hacer override e ir variando la configuración, por ejemplo:

python main.py +preprocess=complex +models=lr ++models/C=0.1

Ejecución con Búsqueda de Hiperparámetros

En el caso de querer utilizar Optuna para correr multiples modelos con búsqueda de Hiperparámetros utilizar lo siguiente:

python main-multirun.py +preprocess=multi_simple +models=multi_lr

python main-multirun.py +preprocess=multi_simple +models=multi_rf

python main-multirun.py +preprocess=multi_complex +models=multi_lr

python main-multirun.py +preprocess=multi_complex +models=multi_rf

Recordar también que es posible utilizar el Flag -m para ejecutar multiples ejecuciones:

main-multirun.py -m +preprocess=multi_simple,multi_complex +models=multi_rf,multi_lr

En este caso se ejecutará Random Forest y Regresión Logística con preprocesamiento Complex.

Nota: Es posible correr Optuna en formato Multithread. Existe la opción n_jobs, igual que en Scikit-Learn. Si te interesa utilizarla puedes agregarla en .optimize() pero pronto será deprecada por Problemas con el GIL por lo cual no quise incluirla. Si quieres apurar la búsqueda puedes modificar el código a conveniencia.