alteryx / alteryx/evalml

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

オープン
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needs design new feature performance spike
主要言語
Python
スター
850
フォーク
96
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

説明

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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