复杂性

此文件是 TPOT 库的一部分。

TPOT 的当前版本由 Cedars-Sinai 的以下人员开发：- Pedro Henrique Ribeiro (https://github.com/perib, https://www.linkedin.com/in/pedro-ribeiro/) - Anil Saini (anil.saini@cshs.org) - Jose Hernandez (jgh9094@gmail.com) - Jay Moran (jay.moran@cshs.org) - Nicholas Matsumoto (nicholas.matsumoto@cshs.org) - Hyunjun Choi (hyunjun.choi@cshs.org) - Gabriel Ketron (gabriel.ketron@cshs.org) - Miguel E. Hernandez (miguel.e.hernandez@cshs.org) - Jason Moore (moorejh28@gmail.com)

TPOT 的原始版本主要由宾夕法尼亚大学的以下人员开发：- Randal S. Olson (rso@randalolson.com) - Weixuan Fu (weixuanf@upenn.edu) - Daniel Angell (dpa34@drexel.edu) - Jason Moore (moorejh28@gmail.com) - 以及许多其他慷慨的开源贡献者

TPOT 是自由软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 宽通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它，无论是许可证的第 3 版，还是（由您选择）任何更高版本。

分发 TPOT 是希望它会有用，但不提供任何担保；甚至不提供适销性或特定用途适用性的默示担保。有关更多详细信息，请参阅 GNU 宽通用公共许可证。

您应该已随 TPOT 收到一份 GNU 宽通用公共许可证的副本。如果没有，请参阅 https://gnu.ac.cn/licenses/。

`complexity_scorer(est, X=None, y=None)` ¶

估算流水线中所有分类器和回归器的学习参数数量。此外，目前转换器增加 1 分，选择器增加 0 分（因为它们不影响“最终”预测流水线的复杂性）。

参数

名称	描述	默认值
`est`	用于计算复杂性的估计器或流水线	必需
`X`	输入样本（未使用）	`None`
`y`	目标值（未使用）	`None`

源代码位于 tpot/objectives/complexity.py

def complexity_scorer(est, X=None, y=None):
    """
    Estimates the number of learned parameters across all classifiers and regressors in the pipelines. 
    Additionally, currently transformers add 1 point and selectors add 0 points (since they don't affect the complexity of the "final" predictive pipeline.

    Parameters
    ----------
    est: sklearn.base.BaseEstimator
        The estimator or pipeline to compute the complexity for
    X: array-like
        The input samples (unused)
    y: array-like
        The target values (unused)

    """
    return calculate_model_complexity(est)

复杂性

complexity_scorer(est, X=None, y=None) ¶

`complexity_scorer(est, X=None, y=None)` ¶