exceptions#

EvalML 中使用的异常。

模块内容#

类摘要#

`PartialDependenceErrorCode`	标识偏依赖中遇到的错误类型的枚举。
`PipelineErrorCodeEnum`	标识应用管道时遇到的错误类型的枚举。
`ValidationErrorCode`	标识留出验证中遇到的错误类型的枚举。

异常摘要#

内容#

exception evalml.exceptions.exceptions.AutoMLSearchException[source]#: 当自动机器学习批处理中的所有管道在主要目标上返回 NaN 分数时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.ComponentNotYetFittedError[source]#: 在组件尚未拟合时尝试调用 predict/predict_proba/transform 时应引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.DataCheckInitError[source]#: 当数据检查无法使用给定的参数初始化时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.MethodPropertyNotFoundError[source]#: 当一个类没有预期的方法或属性时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.MissingComponentError[source]#: 在 all_components() 中找不到组件时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.NoPositiveLabelException[source]#: 在列索引或唯一值中找不到“正”类别的特定分类标签时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.NullsInColumnWarning[source]#: 当关注列中存在空值时发出的警告。

exception evalml.exceptions.exceptions.ObjectiveCreationError[source]#: 当 get_objective 尝试实例化目标但未提供必需参数时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.ObjectiveNotFoundError[source]#: 当指定目标不存在时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.ParameterNotUsedWarning(components)[source]#: 当定义的管道组件图中初始化时未使用管道参数时发出的警告。

exception evalml.exceptions.exceptions.PartialDependenceError(message, code)[source]#

偏依赖可能引发的所有错误都会引发此异常。

参数

message (str) – 描述性错误消息
code (PartialDependenceErrorCode) – 特定错误的代号

class evalml.exceptions.exceptions.PartialDependenceErrorCode[source]#

标识偏依赖中遇到的错误类型的枚举。

属性

ALL_OTHER_ERRORS	all_other_errors
COMPUTED_PERCENTILES_TOO_CLOSE	computed_percentiles_too_close
FEATURE_IS_ALL_NANS	feature_is_all_nans
FEATURE_IS_MOSTLY_ONE_VALUE	feature_is_mostly_one_value
FEATURES_ARGUMENT_INCORRECT_TYPES	features_argument_incorrect_types
ICE_PLOT_REQUESTED_FOR_TWO_WAY_PLOT	ice_plot_requested_for_two_way_partial_dependence_plot
INVALID_CLASS_LABEL	invalid_class_label_requested_for_plot
INVALID_FEATURE_TYPE	invalid_feature_type
PIPELINE_IS_BASELINE	pipeline_is_baseline
TOO_MANY_FEATURES	too_many_features
TWO_WAY_REQUESTED_FOR_DATES	two_way_requested_for_dates
UNFITTED_PIPELINE	unfitted_pipeline

方法

`name`	枚举成员的名称。
`value`	枚举成员的值。

name(self)#: 枚举成员的名称。

value(self)#: 枚举成员的值。

exception evalml.exceptions.exceptions.PipelineError(message, code, details=None)[source]#

应用管道时可能引发的错误都会引发此异常。

参数

message (str) – 描述性错误消息
code (PipelineErrorCodeEnum) – 特定错误的代号
details (dict) – 错误的附加详细信息

class evalml.exceptions.exceptions.PipelineErrorCodeEnum[source]#

标识应用管道时遇到的错误类型的枚举。

属性

PREDICT_INPUT_SCHEMA_UNEQUAL

predict_input_schema_unequal

方法

`name`	枚举成员的名称。
`value`	枚举成员的值。

name(self)#: 枚举成员的名称。

value(self)#: 枚举成员的值。

exception evalml.exceptions.exceptions.PipelineNotFoundError[source]#: 在自动机器学习搜索结果中找不到特定管道时引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.PipelineNotYetFittedError[source]#: 在管道尚未拟合时尝试调用 predict/predict_proba/transform 时应引发的异常。

exception evalml.exceptions.exceptions.PipelineScoreError(exceptions, scored_successfully)[source]#

当管道在对目标列表中的任何目标进行评分时出错时引发的异常。

参数

exceptions (dict) – 一个字典，将目标名称（str）映射到 (exception, traceback) 形式的元组。所有出错的目标都将存储在此处。
scored_successfully (dict) – 一个字典，将目标名称（str）映射到分数。所有未出错的目标都将存储在此处。

class evalml.exceptions.exceptions.ValidationErrorCode[source]#

标识留出验证中遇到的错误类型的枚举。

属性

INVALID_HOLDOUT_GAP_SEPARATION	invalid_holdout_gap_separation
INVALID_HOLDOUT_LENGTH	invalid_holdout_length

方法

`name`	枚举成员的名称。
`value`	枚举成员的值。

name(self)#: 枚举成员的名称。

value(self)#: 枚举成员的值。