====== AutoGluon ======

^ file  ^ class ^ link ^
| ''autogluon/timeseries/predictor.py'' | ''TimeSeriesPredictor'' | [[https://github.com/autogluon/autogluon/blob/1.2.0/timeseries/src/autogluon/timeseries/predictor.py#L47-L1570|link]] |


[[https://wiki.yuuho.pro/doku.php?id=private:move:20241001|wiki > DLinear pytorch-lightning ミニバッチ生成]]
===== 時間計測関係 =====

  * ''.fit()'' 学習・検証時間
    * 各モデルごと
      * 検証ウィンドウ0
        * モデル学習
        * 検証データ内予測 & 評価
      * 検証ウィンドウ1
        * モデル学習
        * 検証データ内予測 & 評価
    * ensemble モデル
  * ''.predict()'' 予測時間
    * 評価データ抽出

  * fit
    * 統計系はダミーを返している？
    * ディープ系は学習が走っている
  * val
    * 統計系はここでパラメータ選定と予測と評価をしている
    * ディープ系も推論と評価
  * predict


<code>
predictor.fit
    learner.fit
        learner._fit
            trainer.fit            <- AutoTimeSeriesTrainer (not AbstractTimeSeriesTrainer)
                trainer._train_multi
                    for i, model in enumerate(models):
                        ハイパラチューニングモデル or トレーニングモデル
                        trainer.tune_model_hyperparameters
                        trainer._train_and_save
                            trainer._train_single
                                model.fit
                                    model._fit
                                        for window_index, (train_fold, val_fold) in enumerate():
                                            model.fit
                            model.score_and_cache_oof
                            trainer._log_scores_and_times
                            trainer.save_model
    predictor.refit_full
</code>

<code>
predictor.predict
    learner.predict
        trainer.predict
            trainer.get_model_pred_dict
            |   モデル準備
            |   for model_name in model_set:
            |       if model_name not in model_pred_dict:
            |           model_pred_dict[model_name] = trainer._predict_model()
                model.predict()
</code>


  * multiwindow の fit では各ウィンドウごとに毎回 refit (model.fit()が走る)