alteryx / alteryx/evalml

Performance optimization: memoize/cache fitted components and predictions during automl

Offen
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needs design new feature performance spike
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
850
Forks
96
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

A feature evalml could support down the road is the ability to cache the output of each combination of components our pipelines have trained, so that if that component string is used again during automl, its fetched from the cache rather than recomputed.

Sklearn supports this functionality: [see the `memory` parameter on `Pipeline`](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.Pipeline.html), and also [this issue in their repo](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/9007).

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