带有参数调整功能的Python包装器arround fasttext训练

Question

我使用Fasttext对有毒评论进行分类（Kaggle竞赛）。要训​​练我的模型，我运行命令

fasttext supervised -input model_train.train -output model_tune -autotune-validation model_train.valid -autotune-modelsize 100M -autotune-duration 1200

训练分类模型并进行参数调整，同时确保模型的大小低于100M。是否有Python包装器来使用-autotune-validation训练监督模型？我知道predict和train方法都有python包装器，但是找不到用autotune-validation训练分类模型的方法。另外，如果在其顶部有一个sklearn包装器，可以完成与奇妙功能相同的操作。

预先感谢

Answer 1

是的，您可以通过在函数中添加autotuneValidationFile参数来使用Python对它进行自动调整。

参考：https://fasttext.cc/docs/en/autotune.html

Answer 2

如here所述，用于fastText自动超参数优化的python包装器具有以下语法：

model_tune = fasttext.train_supervised (input='model_train.train', \
  autotuneValidationFile='model_train.valid', autotuneModelSize='100M', \
  autotuneDuration=1200)