package Ġth uan . hand some . optimizer Ċ Ċ import Ġorg . junit . jupiter . api . Test Ċ import Ġth uan . hand some . Test Settings . Companion . get TestData Ċ import Ġth uan . hand some . Test Settings . Companion . get TestData Prefix Ċ import Ġth uan . hand some . Test Settings . Companion . getTest Metric Ċ import Ġth uan . hand some . Test Settings . Companion . getTest X Space Ċ import Ġth uan . hand some . core . metrics . F 1 Score Ċ import Ġth uan . hand some . core . metrics . Metric Ċ import Ġth uan . hand some . core . optimizer . Bay esian Optimizer Ċ import Ġth uan . hand some . core . optimizer . Optimizer Ċ import Ġth uan . hand some . core . optimizer . Random Optimizer Ċ import Ġth uan . hand some . core . utils . mean Ċ import Ġth uan . hand some . light gb m . Boost er Ċ Ċ /** Ċ Ġ* ĠThis Ġtest Ġhas Ġno Ġvalidation Ġsince ĠI Ġonly Ġwant Ġto Ġsee Ġhow Ġit Ġruns , Ċ Ġ* Ġand Ġensure Ġthat Ġthere Ġis Ġno Ġruntime Ġexception Ċ Ġ*/ Ċ class ĠOptim izer Test Ġ{ ĊĠĠĠ Ġprivate Ġcompanion Ġobject Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġf 1 Score Ġ= ĠF 1 Score () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġfun Ġtest Optimizer ( optimizer : ĠOptim izer , Ġmetric : ĠMetric ): ĠPair < Double , ĠDouble > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġx Space Ġ= Ġget Test X Space () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġdata Prefix Ġ= Ġget TestData Prefix () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġ( train Data , Ġtrain Label ) Ġ= Ġget TestData ( data Prefix , Ġis Test Ġ= Ġfalse ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġ( testData , Ġtest Label ) Ġ= Ġget TestData ( data Prefix , Ġis Test Ġ= Ġtrue ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġfunc Ġ= Ġfun ( params : ĠMap < String , ĠAny >): ĠDouble Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġscores Ġ= ĠBoost er . cv ( metric , Ġparams , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata Ġ= Ġtrain Data , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabel Ġ= Ġtrain Label , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmax iter Ġ= Ġ 3 0 , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Fold s Ġ= Ġ 5 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġscores . mean () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġ( params , Ġ_) Ġ= Ġoptimizer . argmax ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfunc , Ġx Space , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmax iter Ġ= Ġ 3 2 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġboost er Ġ= ĠBoost er . fit ( params , Ġtrain Data , Ġtrain Label , Ġ 3 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtrained Pred s Ġ= Ġboost er . predict ( train Data ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtrain Score Ġ= Ġf 1 Score . evaluate ( trained Pred s , Ġtrain Label ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtest Pred s Ġ= Ġboost er . predict ( testData ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtest Score Ġ= Ġf 1 Score . evaluate ( test Pred s , Ġtest Label ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Train ĠF 1 Ġ= Ġ$ train Score Ġ| ĠTest ĠF 1 Ġ= Ġ$ test Score ") ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġboost er . close () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠPair ( train Score , Ġtest Score ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġfun Ġmulti Test ( optimizer : ĠOptim izer , Ġn : ĠInt Ġ= Ġ 8 ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmetric Ġ= Ġget Test Metric () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġtot Train Ġ= Ġ 0 . 0 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġtot Test Ġ= Ġ 0 . 0 ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠstartTime Ġ= ĠSystem . currentTimeMillis () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 1 .. n ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġ( train , Ġtest ) Ġ= Ġtest Optimizer ( optimizer , Ġmetric ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtot Train Ġ+= Ġtrain ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtot Test Ġ+= Ġtest ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Mean ĠTrain : Ġ${ tot Train Ġ/ Ġn } Ġ| ĠMean ĠTest : Ġ${ tot Test Ġ/ Ġn } Ġ| ĠDuration : Ġ${ System . currentTimeMillis () Ġ- ĠstartTime }") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġrandom Optimizer Test () Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġmulti Test ( Random Optimizer ()) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġb ay esian Optimizer Test () Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġmulti Test ( Bay esian Optimizer ()) ĊĠĠĠ Ġ} Ċ } Ċ