はじめに
先月、以下の記事を書きました。
しかし、改めてAutoGluon1を実行しようとしたところ以下のようなエラーが出てしまいました（2021/02/25）。具体的には、autogluon.tabularのTabularDatasetによるデータの取得ができなくなってしましました。
from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor
train_data = TabularDataset(file_path='https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/train.csv')
test_data = TabularDataset(file_path='https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/test.csv')
predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data, time_limit=60) # Fit models for 60s
leaderboard = predictor.leaderboard(test_data)
※一部マスク済み
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-XXXXXXXXXXXX> in <module>()
1 from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor
2
----> 3 train_data = TabularDataset(file_path='https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/train.csv')
4 test_data = TabularDataset(file_path='https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/test.csv')
5 predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data, time_limit=60) # Fit models for 60s
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'data'
結論
引数のfile_path=が不要になったようです。README2も気が付いたら更新されていたみたいです。
from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor
train_data = TabularDataset('https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/train.csv')
test_data = TabularDataset('https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/test.csv')
predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data, time_limit=60) # Fit models for 60s
leaderboard = predictor.leaderboard(test_data)
（省略）
AutoGluon training complete, total runtime = 64.75s ...
TabularPredictor saved. To load, use: TabularPredictor.load("AutogluonModels/ag-20210225_133323/")
model score_test score_val pred_time_test pred_time_val fit_time pred_time_test_marginal pred_time_val_marginal fit_time_marginal stack_level can_infer fit_order
0 WeightedEnsemble_L2 0.874706 0.8848 3.773335 1.229578 44.071734 0.014430 0.005951 1.228042 2 True 11
1 LightGBM 0.873375 0.8800 0.076524 0.041000 1.121325 0.076524 0.041000 1.121325 1 True 7
2 CatBoost 0.872351 0.8768 0.026494 0.017763 5.229808 0.026494 0.017763 5.229808 1 True 9
3 XGBoost 0.870713 0.8756 0.131061 0.035778 1.921347 0.131061 0.035778 1.921347 1 True 10
4 LightGBMXT 0.870202 0.8756 0.166172 0.062271 1.544986 0.166172 0.062271 1.544986 1 True 8
5 RandomForestGini 0.859863 0.8600 0.830060 0.215768 10.372102 0.830060 0.215768 10.372102 1 True 1
6 RandomForestEntr 0.858225 0.8612 0.820438 0.315851 12.771529 0.820438 0.315851 12.771529 1 True 2
7 ExtraTreesGini 0.845839 0.8468 1.310977 0.315492 9.186114 1.310977 0.315492 9.186114 1 True 3
8 ExtraTreesEntr 0.845737 0.8432 1.312058 0.315819 9.196487 1.312058 0.315819 9.196487 1 True 4
9 KNeighborsUnif 0.773365 0.7752 0.108653 0.109507 0.389895 0.108653 0.109507 0.389895 1 True 5
10 KNeighborsDist 0.762514 0.7660 0.288525 0.110196 0.306585 0.288525 0.110196 0.306585 1 True 6
まとめ
autogluon.tabularのTabularDatasetによるデータの取得ができなくなってしまった件と解決方法について紹介しました。引き続きAutoGluonをはじめとするAutoMLをどんどん体験していきましょう！