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我正在查看iriskedro 提供的项目示例。除了记录准确性之外，我还想将predictionsand保存test_y为 csv。

这是kedro提供的示例节点。

def report_accuracy(predictions: np.ndarray, test_y: pd.DataFrame) -> None:
    """Node for reporting the accuracy of the predictions performed by the
    previous node. Notice that this function has no outputs, except logging.
    """
    # Get true class index
    target = np.argmax(test_y.to_numpy(), axis=1)
    # Calculate accuracy of predictions
    accuracy = np.sum(predictions == target) / target.shape[0]
    # Log the accuracy of the model
    log = logging.getLogger(__name__)
    log.info("Model accuracy on test set: %0.2f%%", accuracy * 100)

我添加了以下内容来保存数据。

data = pd.DataFrame({"target": target , "prediction": predictions})
data_set = CSVDataSet(filepath="data/test.csv")
data_set.save(data)

这按预期工作，但是，我的问题是“这是 kedro 做事的方式”吗？我可以提供data_set incatalog.yml和稍后保存data吗？如果我想这样做，我如何data_set从catalog.yml节点内部访问。

有没有一种方法可以保存数据而无需在这样的节点内创建目录data_set = CSVDataSet(filepath="data/test.csv")？如果可能的话，我想要这个catalog.yml，如果它遵循 kedro 约定！

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Kedro 实际上为您抽象了这部分。您不需要通过他们的 Python API 访问数据集。

您的report_accuracy方法确实需要调整以返回DataFrame而不是None.

您的节点需要这样定义：

node(
  func=report_accuracy,
  inputs='dataset_a',
  outputs='dataset_b'
)

Kedro 然后查看您的目录并根据需要加载/dataset_a保存dataset_b：

dataset_a:
   type: pandas.CSVDataSet
   path: xxxx.csv

dataset_b:
   type: pandas.ParquetDataSet
   path: yyyy.pq

当您运行节点/管道时，Kedro 将为您处理加载/保存操作。如果仅在管道中途使用，您也不需要保存每个数据集，您可以在此处MemoryDataSet阅读有关s 的信息。

于 2021-08-25T13:39:02.263 回答