パイプライン#
量子・古典をまたぐ処理の骨格は QdPipeline`（エイリアス名 ``Pipeline`）です。
サポートする主な操作
fit/optimize/predictget_results/get_modelsset_context/get_context（および互換の global_params 系）
未サポート
公開メソッドとしての
transform/fit_transformset_paramsの step ネスト指定（例: step 名とパラメータ名の結合形式）
ステップ実装のベースや反復・最適化用のミキサンは下記 toctree を参照してください。
- class qudas.pipeline.QdPipeline(steps: Iterable[Tuple[str, QdBaseStep]], **kwargs: Any)[source]#
Bases:
QdBaseEstimator名前付きステップ列のオーケストレータ（sklearn に近い一部 API を提供）。
公式にサポートする操作（DEC-015）:
steps / named_steps
fit / optimize / predict / get_results / get_models
set_context / get_context（および互換の global_params 系）
未サポート（実装しない）:
公開メソッドとしての transform / fit_transform
set_params(step__param=…) 形式のネスト解決
- fit(X: Any, y: Any | None = None) Pipeline[source]#
各ステップを順に適用してデータを訓練する。
- Parameters:
X (Any) – 入力データ。
y (Any) – ターゲットデータ。
- Returns:
パイプラインオブジェクト自身。
- Return type:
Pipeline
- Raises:
RuntimeError – 最後のステップに fit メソッドがない場合。
- get_global_params() Dict[str, Any][source]#
パイプライン全体に適用されたグローバルパラメータを取得する。
- Returns:
グローバルパラメータ。
- Return type:
Dict[str, Any]
- get_models() Dict[str, Any][source]#
学習されたモデルを取得する。
- Returns:
各ステップごとのモデル。
- Return type:
Dict[str, Any]
- get_results() Dict[str, Any][source]#
最適化結果を取得する。
- Returns:
各ステップごとの最適化結果。
- Return type:
Dict[str, Any]
- optimize(X: Any | None = None, y: Any | None = None) Dict[str, Any][source]#
各ステップを順に適用して最適化を実行する。
- Parameters:
X (Any) – 入力データ。
y (Any) – ターゲットデータ。
- Returns:
各ステップの最適化結果。
- Return type:
Dict[str, Any]
- Raises:
RuntimeError – 最後のステップに optimize メソッドがない場合。