Note per l'utilizzo di use_imputation

• Se il metodo use_imputation è specificato come True e i dati di input hanno valori mancanti:

  • imputation_threshold prende effetto.
  • i candidati di imputazione in imputer_list sarebbero stati utilizzati per cercare il miglior imputato.
  • Se l'assegnazione migliore è Fill, imputer_fill_type e imputer_fill_value vengono applicati; altrimenti, vengono ignorati.

• Se il metodo use_imputation è specificato come True e i dati di input non hanno valori mancanti:

  • imputation_threshold viene ignorato.
  • i candidati di imputazione in imputer_list sono utilizzati alla ricerca della migliore imputazione. Se il miglior imputato è Fill, imputer_fill_type e imputer_fill_value vengono applicati; altrimenti vengono ignorati.

• Se il metodo use_imputation è specificato come False ma i dati di input hanno valori mancanti:

  • use_imputation viene attivato con un'avvertenza, quindi il metodo segue il comportamento per il primo scenario.

• Se il metodo use_imputation è specificato come False e i dati di input non hanno valori mancanti, non è richiesta alcuna ulteriore elaborazione.

Ad esempio:

"pipelines": [
      {
        "id": "automl",
        "runtime_ref": "hybrid",
        "nodes": [
          {
            "id": "automl-ts",
            "type": "execution_node",
            "op": "kube",
            "runtime_ref": "automl",
            "parameters": {
              "del_on_close": true,
              "optimization": {
	          "target_columns": [2,3,4],
	          "timestamp_column": 1,
	          "use_imputation": true
              }
            }
          }
        ]
      }
    ]

Argomento principale: Assegnazione dati negli esperimenti AutoAI