pyfemtet.opt.prediction package

モジュール内容

class pyfemtet.opt.prediction.AbstractModel

ベースクラス: object

fit(x, y, bounds=None, **kwargs)

パラメータ:

• x (ndarray) –

• y (ndarray) –

• bounds (ndarray | None) –

predict(x)

パラメータ:

x (ndarray) –

戻り値の型:

tuple[ndarray, ndarray]

class pyfemtet.opt.prediction.PyFemtetModel

ベースクラス: object

current_model: AbstractModel

current_trans: _SearchSpaceTransform

fit(history, df, **kwargs)

パラメータ:

• history (History) –

• df (DataFrame) –

history: History

predict(x)

パラメータ:

x (ndarray) –

戻り値の型:

tuple[ndarray, ndarray]

update_model(model)

パラメータ:

model (AbstractModel) –

class pyfemtet.opt.prediction.SingleTaskGPModel

ベースクラス: AbstractModel

KWARGS = {'device': 'cpu', 'dtype': torch.float64}

fit(x, y, bounds=None, observation_noise=None, likelihood_class=None, covar_module_settings=None)

パラメータ:

• x (ndarray) –

• y (ndarray) –

• bounds (ndarray | None) –

• covar_module_settings (dict | None) –

gp: SingleTaskGP

predict(x)

パラメータ:

x (ndarray) –