From a41046420108b988985b69a67b92c5eefee7ca6b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Deepyaman Datta Date: Mon, 16 Sep 2024 10:54:22 -0600 Subject: [PATCH 1/2] build: bump IbisML version from `0.1.2` to `0.1.3` --- ibis_ml/__init__.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ibis_ml/__init__.py b/ibis_ml/__init__.py index cc9b028..f422c64 100644 --- a/ibis_ml/__init__.py +++ b/ibis_ml/__init__.py @@ -1,6 +1,6 @@ """IbisML is a library for building scalable ML pipelines using Ibis.""" -__version__ = "0.1.2" +__version__ = "0.1.3" import pprint From 37b66bf18f262509868f5c1441a7bc37d0131457 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jitingxu1 Date: Tue, 17 Sep 2024 10:26:50 -0700 Subject: [PATCH 2/2] docs: update train_test_split --- ... and DuckDB for a Kaggle competition.ipynb | 145 ++++++++---------- 1 file changed, 67 insertions(+), 78 deletions(-) diff --git a/examples/Using IbisML and DuckDB for a Kaggle competition.ipynb b/examples/Using IbisML and DuckDB for a Kaggle competition.ipynb index 8acc094..c96dea6 100644 --- a/examples/Using IbisML and DuckDB for a Kaggle competition.ipynb +++ b/examples/Using IbisML and DuckDB for a Kaggle competition.ipynb @@ -125,7 +125,7 @@ "outputs": [], "source": [ "# change the root path to yours\n", - "ROOT = Path(\"/Users/jitingxu/Downloads/home-credit-credit-risk-model-stability\")\n", + "ROOT = Path(\"/Users/jiting/Downloads/home-credit-credit-risk-model-stability\")\n", "TRAIN_DIR = ROOT / \"parquet_files\" / \"train\"\n", "TEST_DIR = ROOT / \"parquet_files\" / \"test\"" ] @@ -730,11 +730,11 @@ 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Please use `Table.select` or `Table.filter` instead.\n", + " warnings.warn(\n" + ] + }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "train dataset size = 1144339 \n", - "test data size = 382320\n" + "train dataset size = 1145346 \n", + "test data size = 381313\n" ] } ], "source": [ - "import random\n", "\n", - "# this enables the analysis to be reproducible when random numbers are used\n", - "random.seed(222)\n", - "random_key = str(random.getrandbits(256))\n", - "\n", - "# put 3/4 of the data into the training set\n", - "df_train = df_train.mutate(\n", - " train_flag=(df_train.case_id.cast(dt.str) + random_key).hash().abs() % 4 < 3\n", + "train_data, test_data = ml.train_test_split(\n", + " df_train,\n", + " unique_key=[\"case_id\"],\n", + " test_size=0.25,\n", + " random_seed=222,\n", ")\n", - "# split the dataset by train_flag\n", - "# todo: use ml.train_test_split() after next release\n", - "train_data = df_train[df_train.train_flag].drop(\"train_flag\")\n", - "test_data = df_train[~df_train.train_flag].drop(\"train_flag\")\n", "\n", "X_train = train_data.drop(\"target\")\n", "y_train = train_data.target.cast(dt.float32).name(\"target\")\n", @@ -1183,6 +1184,27 @@ "execution_count": 24, "metadata": {}, "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "last_mile_recipes\n", + "** y type = \n", + "** y type = \n", + "self._final_estimator = XGBClassifier(base_score=None, booster=None, callbacks=None,\n", + " colsample_bylevel=None, colsample_bynode=None,\n", + " colsample_bytree=0.8, device=None, early_stopping_rounds=None,\n", + " enable_categorical=False, eval_metric=None, feature_types=None,\n", + " gamma=None, grow_policy=None, importance_type=None,\n", + " interaction_constraints=None, learning_rate=0.05, max_bin=None,\n", + " max_cat_threshold=None, max_cat_to_onehot=None,\n", + " max_delta_step=None, max_depth=5, max_leaves=None,\n", + " min_child_weight=None, missing=nan, monotone_constraints=None,\n", + " multi_strategy=None, n_estimators=100, n_jobs=None,\n", + " num_parallel_tree=None, random_state=42, ...)\n", + "last_step_params = {'fit': {}, 'partial_fit': {}, 'predict': {}, 'predict_proba': {}, 'predict_log_proba': {}, 'decision_function': {}, 'score': {}, 'split': {}, 'transform': {}, 'inverse_transform': {}, 'fit_transform': {}, 'fit_predict': {}}\n" + ] + }, { "data": { "text/html": [ @@ -1627,10 +1649,10 @@ " ImputeMedian(numeric()),\n", " ScaleMinMax(numeric()),\n", " FillNA(numeric(), 0),\n", - " Cast(numeric(), 'float32')) 
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-            "/Users/claypot/miniconda3/envs/ibisml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/logger_connector/logger_connector.py:75: Starting from v1.9.0, `tensorboardX` has been removed as a dependency of the `pytorch_lightning` package, due to potential conflicts with other packages in the ML ecosystem. For this reason, `logger=True` will use `CSVLogger` as the default logger, unless the `tensorboard` or `tensorboardX` packages are found. Please `pip install lightning[extra]` or one of them to enable TensorBoard support by default\n"
+            "/Users/jiting/anaconda3/envs/ibis-ml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/logger_connector/logger_connector.py:75: Starting from v1.9.0, `tensorboardX` has been removed as a dependency of the `pytorch_lightning` package, due to potential conflicts with other packages in the ML ecosystem. For this reason, `logger=True` will use `CSVLogger` as the default logger, unless the `tensorboard` or `tensorboardX` packages are found. Please `pip install lightning[extra]` or one of them to enable TensorBoard support by default\n"
           ]
         }
       ],
@@ -1955,20 +1977,22 @@
             "\n",
             "  | Name    | Type              | Params | Mode \n",
             "------------------------------------------------------\n",
-            "0 | model   | Sequential        | 7.8 K  | train\n",
+            "0 | model   | Sequential        | 7.9 K  | train\n",
             "1 | loss    | BCEWithLogitsLoss | 0      | train\n",
             "2 | sigmoid | Sigmoid           | 0      | train\n",
             "------------------------------------------------------\n",
-            "7.8 K     Trainable params\n",
+            "7.9 K     Trainable params\n",
             "0         Non-trainable params\n",
-            "7.8 K     Total params\n",
-            "0.031     Total estimated model params size (MB)\n"
+            "7.9 K     Total params\n",
+            "0.031     Total estimated model params size (MB)\n",
+            "6         Modules in train mode\n",
+            "0         Modules in eval mode\n"
           ]
         },
         {
           "data": {
             "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
-              "model_id": "9afcc7876b13405c9ef4d6b92b686523",
+              "model_id": "2cf7098fcd4c41f286c6059b3b170828",
               "version_major": 2,
               "version_minor": 0
             },
@@ -1983,14 +2007,14 @@
           "name": "stderr",
           "output_type": "stream",
           "text": [
-            "/Users/claypot/miniconda3/envs/ibisml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/data_connector.py:424: The 'val_dataloader' does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` to `num_workers=7` in the `DataLoader` to improve performance.\n",
-            "/Users/claypot/miniconda3/envs/ibisml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/data_connector.py:424: The 'train_dataloader' does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` to `num_workers=7` in the `DataLoader` to improve performance.\n"
+            "/Users/jiting/anaconda3/envs/ibis-ml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/data_connector.py:424: The 'val_dataloader' does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` to `num_workers=13` in the `DataLoader` to improve performance.\n",
+            "/Users/jiting/anaconda3/envs/ibis-ml-dev/lib/python3.12/site-packages/pytorch_lightning/trainer/connectors/data_connector.py:424: The 'train_dataloader' does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` to `num_workers=13` in the `DataLoader` to improve performance.\n"
           ]
         },
         {
           "data": {
             "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
-              "model_id": "9ce4448968c24169bf92126a6e5893de",
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@@ -2000,41 +2024,6 @@
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           "metadata": {},
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