python – scikit-learn管道：网格搜索变压器参数以生成数据

概述我想使用scikit-learn管道的第一步来生成玩具数据集,以评估我的分析性能.我想出的一个简单的示例解决方案如下所示： import numpy as npfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom sklearn.base import Transformer 我想使用scikit-learn管道的第一步来生成玩具数据集,以评估我的分析性能.我想出的一个简单的示例解决方案如下所示：

import numpy as npfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.grID_search import gridsearchcvfrom sklearn.base import transformerMixinfrom sklearn import clusterclass FeatureGenerator(transformerMixin):    def __init__(self,num_features=None):        self.num_features = num_features    def fit(self,X,y=None,**fit_params):        return self    def transform(self,**transform_params):        return np.array(            range(self.num_features*self.num_features)        ).reshape(self.num_features,self.num_features)    def get_params(self,deep=True):        return {"num_features": self.num_features}    def set_params(self,**parameters):        self.num_features = parameters["num_features"]        return self

这个变压器在起作用. G.被称为这样：

pipeline = Pipeline([    ('pick_features',FeatureGenerator(100)),('kmeans',cluster.KMeans())])pipeline = pipeline.fit(None)classes = pipeline.predict(None)print classes

一旦我尝试对此管道进行网格搜索,它就变得棘手：

parameter_sets = {    'pick_features__num_features' : [10,20,30],'kmeans__n_clusters' : [2,3,4]}pipeline = Pipeline([    ('pick_features',FeatureGenerator()),cluster.KMeans())])g_search_estimator = gridsearchcv(pipeline,parameter_sets)g_search_estimator.fit(None,None)

网格搜索期望样本和标签作为输入,并且不像管道那样健壮,管道不会抱怨None作为输入参数：

TypeError: Expected sequence or array-like,got <type 'nonetype'>

这是有道理的,因为网格搜索需要将数据集划分为不同的cv分区.

除了上面的例子,我有很多参数,可以在数据集生成步骤中进行调整.因此,我需要一个解决方案,将此步骤包含在我的参数选择交叉验证中.

问题：有没有办法从第一个变换器内部设置GrIDSearch的X和y？或者解决方案怎么样,用多个不同的数据集(最好是并行)调用GrIDSearch？或者有没有人试图自定义gridsearchcv或可以指向一些阅读材料？

解决方法 您的代码非常干净,因此很高兴为您提供这种快速而肮脏的解决方案：

g_search_estimator.fit([1.,1.,1.],[1.,0.,0.])g_search_estimator.best_params_

输出：

[tons of int64 to float64 conversion warnings]{'kmeans__n_clusters': 4,'pick_features__num_features': 10}

请注意,您需要3个样本,因为您正在进行(默认)3倍交叉验证.

你得到的错误是因为gridsearchcv对象执行的检查,所以它发生在变换器有可能做任何事情之前.所以我会对你的第一个问题说“不”：

Is there a way to set the Xs and ys of the GrIDSearch from insIDe the
first transformer?

编辑：
我意识到这是不必要的混淆,以下三行是等价的：
g_search_estimator.fit([1.,0.])
g_search_estimator.fit([1.,无)
g_search_estimator.fit([1.,1.])

很抱歉在那里匆匆扔了随机的ys.

关于网格搜索如何计算不同网格点的得分的一些解释：当你将得分=无传递给gridsearchcv构造函数时(这是默认值,这就是你在这里得到的),它会向估算器询问得分函数.如果有这样的功能,它将用于评分.对于KMeans,默认分数函数基本上与到集群中心的距离之和相反.
这是一个无监督的指标,因此这里不需要y.

把它包装起来,你将永远能够：

set the Xs of the GrIDSearch from insIDe the first transformer

只需将输入X“转换”为完全不相关的东西,没有人会抱怨它.你确实需要一些输入random_X.
现在,如果您想使用受监督的指标(我从您的问题中得到这种感觉),您还需要指定y.
一个简单的场景是你有一个固定的y向量,你想尝试几个X.然后你可以这样做：

g_search_estimator.fit(random_X,y,scoring=my_scoring_function)

它应该运行正常.如果你想搜索y的不同值,它可能会有点棘手.

总结

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