将scikitlearn详细日志写入外部fi

Question

{1}试图克服这个问题，因为我一直在试图解决这个问题会聚。到比较两个模型我需要两种情况下的迭代次数。在

我试图通过verbose = 1来实现这一点，但它在jupyter笔记本中不起作用。我需要访问迭代次数并将其保存为变量，以绘制优化结果。将详细日志写入外部文件可以解决问题，但我无法做到。在

我从前一个问题得到了一些信息 Knowing the number of iterations needed for convergence in SVR scikit-learn 但仍然无法解决问题

下面是我的代码示例：

model_1=SVR(kernel='rbf',C=316,epsilon=0, gamma=0.003162,max_iter=2500,verbose=1)
model_1.fit(tr_sets[:,:2],tr_sets[:,2])

Answer 1

如果我能正确理解scikit中的日志记录，他们根本就没有使用python日志记录基础设施，而是直接使用print（），这使得捕获变得非常困难，尤其是与jupyter笔记本电脑一起使用，后者在捕获标准流方面做了很多工作。在

Aha发现了，它内部使用joblibs冗余打印基础设施，这有我提到的问题。在

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/cross_validation.py

我以前用过这个技巧来使用普通日志工具来创建joblib:https://github.com/joblib/joblib/issues/190 但我不知道如何在scikit学习这种猴子修补工作

Answer 2

考虑到Christian在他的回答中所说的，如果scikit-learn的日志记录是由print()完成的，为了将其保存到外部文件中，您应该将sys.stdout重定向到您希望的文件，然后任何{}输出都将被打印到文件而不是控制台。在

要将sys.stdout重定向到文件，请执行以下操作：

import sys

sys.stdout=open("external_file.txt","w")
print ("this is a log message")

sys.stdout.close()

现在如果你打开外部_文件.txt，您将在文件中看到“这是一条日志消息”文本

别忘了在脚本末尾关闭文件！（sys.stdout.close()）