Automl Hyperparameter Optimization

Cursor-Regel mit fertigen Mustern für Hyperparameter-Suchräume, Trials und Objective-Funktionen (z. B. Optuna).

Original-Beschreibung der Autoren: AutoML and hyperparameter optimization rules for Python ML projects using Ray Tune, Optuna, PyCaret, and time-series AutoML libraries

Die Regel

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description: AutoML and hyperparameter optimization rules for Python ML projects using Ray Tune, Optuna, PyCaret, and time-series AutoML libraries
globs: ["**/*.py", "**/*.ipynb", "pyproject.toml", "requirements*.txt", "environment*.yml"]
alwaysApply: false
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# AutoML and Hyperparameter Optimization Rules

## Scope

- Use AutoML to accelerate model exploration, not to bypass problem framing, validation design, or explainability.
- Start with a simple baseline model and fixed metric before launching a search.
- Keep training, evaluation, feature generation, and search configuration separate.
- Record datasets, splits, metric definitions, random seeds, library versions, and search spaces for every run.

## Experiment Design

- Define the target metric before selecting tooling.
- Use nested validation or a final untouched test split for model selection claims.
- Use time-aware splits for time-series problems; never shuffle across time boundaries.
- Prevent leakage by fitting preprocessing only on training folds.
- Include simple baselines such as linear models, random forests, or naive time-series forecasts.
- Use early stopping and resource limits for expensive searches.
- Prefer structured search spaces with domain-informed ranges over arbitrary broad grids.

## Tooling

- Use Ray Tune or Optuna for custom training loops, distributed trials, pruning, and scheduler control.
- Use PyCaret for quick low-code comparisons when the dataset and metric are straightforward.
- Use AutoTS, Merlion, PyAF, or project-approved time-series tooling when forecast-specific validation, seasonality, and horizon handling matter.
- Store run metadata in MLflow, Weights & Biases, TensorBoard, or a project-approved tracker.
- Use `uv` or the existing project package manager for reproducible environments.

## Search Spaces

- Keep search spaces explicit and reviewed.
- Use log-scale sampling for learning rates, regularization, tree counts, and other scale-sensitive values.
- Constrain model complexity to avoid unrealistic training time or memory use.
- Include preprocessing choices only when they can be applied without leakage.
- Do not tune on the test set.

## Reporting

- Report the selected model, metric, confidence interval or variance, validation scheme, and final test result.
- Include the best parameters and the search budget.
- Compare the chosen model against the baseline and at least one non-AutoML alternative.
- Document operational constraints such as inference latency, memory use, retraining cost, and explainability.

## Common Mistakes

- Do not treat leaderboard rank as proof of production readiness.
- Do not mix train/test data during feature engineering.
- Do not run massive searches before validating labels and data quality.
- Do not ignore class imbalance, calibration, or business cost asymmetry.
- Do not deploy an AutoML model without reproducible training code and pinned dependencies.

So nutzt du sie

Die Regel kopieren (Button oben) oder als Datei herunterladen und im Projekt unter .cursor/rules/ ablegen — Cursor lädt sie beim nächsten Start automatisch. Ältere Cursor-Versionen lesen alternativ eine einzelne .cursorrules-Datei im Projektstamm; dort einfach den Regel-Text ohne den Kopfblock zwischen den ----Zeilen einfügen.

Der Regel-Text ist englisch — Cursor versteht ihn unabhängig von der Sprache, in der Sie mit dem Editor chatten.

Im Detail

Diese Regel liefert fertige Code-Muster für AutoML- und Hyperparameter-Tuning-Aufgaben, insbesondere für Frameworks wie Optuna: wie Suchräume definiert, Trials strukturiert und Objective-Funktionen sauber aufgebaut werden. Sie spart die wiederkehrende Schreibarbeit, um von Grund auf ein Tuning-Setup zu entwerfen, und sorgt für konsistente Struktur zwischen verschiedenen Experimenten. Sinnvoll für Data Scientists und ML-Engineers, die regelmäßig Modelle tunen und nicht jedes Mal neu überlegen wollen, wie Suchraum, Pruning und Logging zusammenspielen — weniger relevant, wenn nur einmalig ein Modell trainiert wird.

Praxis-Tipp

Prompt wie “Erstelle ein Optuna-Studie-Setup zur Optimierung von Lernrate und Batch-Size für ein XGBoost-Modell” liefert direkt eine strukturierte Objective-Funktion.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0 1.0
• Quelle: PatrickJS/awesome-cursorrules (GitHub)

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