python – 管道：多个分类器？

2019-10-07 02:58:19 阅读：340 来源： 互联网

标签：pipeline grid-search python scikit-learn

我在Python中阅读以下关于Pipelines和GridSearchCV的示例：
http://www.davidsbatista.net/blog/2017/04/01/document_classification/

Logistic回归：

pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)),
    ('clf', OneVsRestClassifier(LogisticRegression(solver='sag')),
])
parameters = {
    'tfidf__max_df': (0.25, 0.5, 0.75),
    'tfidf__ngram_range': [(1, 1), (1, 2), (1, 3)],
    "clf__estimator__C": [0.01, 0.1, 1],
    "clf__estimator__class_weight": ['balanced', None],
}

SVM：

pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)),
    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC()),
])
parameters = {
    'tfidf__max_df': (0.25, 0.5, 0.75),
    'tfidf__ngram_range': [(1, 1), (1, 2), (1, 3)],
    "clf__estimator__C": [0.01, 0.1, 1],
    "clf__estimator__class_weight": ['balanced', None],
}

有没有一种方法可以将Logistic回归和SVM组合成一个管道？比方说,我有一个TfidfVectorizer,喜欢测试多个分类器,然后每个分类器输出最好的模型/参数.

解决方法:

是的,您可以通过构建包装函数来实现.这个想法是传递两个词典：模型和参数;

然后使用GridSearchCV为此迭代地调用包含所有参数的模型进行测试.

检查此示例,添加了额外的功能,以便最后输出一个数据框,其中包含不同模型/参数和不同性能分数的摘要.

编辑：这里粘贴的代码太多了,您可以在这里查看完整的工作示例：

http://www.davidsbatista.net/blog/2018/02/23/model_optimization/

标签：pipeline,grid-search,python,scikit-learn
来源： https://codeday.me/bug/20191007/1864069.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

python – 管道：多个分类器？