问题现象与背景
在使用PyCaret进行机器学习实验管理时，set_current_experiment()是核心方法之一，用于恢复之前保存的实验会话。但当尝试加载不存在的实验时，系统会抛出ExperimentNotFoundException。该错误通常表现为：
ExperimentNotFoundException: No active experiment found with id 'exp_123'
错误原因深度分析
该异常主要源于以下场景：
- 实验ID拼写错误：PyCaret生成的实验ID通常采用exp_前缀+时间戳的格式
- 实验未正确保存：在调用
save_experiment()前会话被意外终止 - 存储路径变更：默认保存在
./my_saved_experiments目录下的实验文件被移动 - 版本不兼容：PyCaret 2.x与3.x版本的实验格式存在差异
解决方案与最佳实践
1. 验证实验ID有效性
使用get_experiment_names()列出所有可用实验：
from pycaret.utils import get_experiment_names
available_exps = get_experiment_names()
print(f"Available experiments: {available_exps}")
2. 实验恢复机制
实现自动化检查与恢复逻辑：
try:
setup = set_current_experiment("exp_20230615")
except ExperimentNotFoundException:
print("Creating new experiment...")
setup = setup(data, target='price')
3. 路径配置检查
验证实验存储路径是否可访问：
import os
exp_path = "./my_saved_experiments/exp_123.pkl"
if not os.path.exists(exp_path):
raise FileNotFoundError(f"Experiment file missing at {exp_path}")
高级调试技巧
| 调试方法 | 执行命令 | 预期输出 |
|---|---|---|
| 检查实验元数据 | !ls -l ./my_saved_experiments |
显示所有实验文件大小和修改时间 |
| 内存分析 | from pycaret.internal.memory import get_experiment |
获取内存中的实验对象引用 |
预防措施
- 定期使用
save_experiment()保存实验快照 - 建立实验ID命名规范（如包含日期和模型类型）
- 使用版本控制系统管理实验文件
- 考虑使用
MLflow等专业实验跟踪工具