如何在scikit learn中将参数仅传递给管道对象的一部分?

2024-03-28 13:08:26 发布

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我需要向我的RandomForestClassifier传递一个参数sample_weight,如下所示:

X = np.array([[2.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 3.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 5.0, 3.0,
        2.0, '0'],
       [15.0, 2.0, 5.0, 5.0, 0.466666666667, 4.0, 3.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0,
        7.0, 14.0, 2.0, '0'],
       [3.0, 4.0, 3.0, 1.0, 1.33333333333, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        9.0, 8.0, 2.0, '0'],
       [3.0, 2.0, 3.0, 0.0, 0.666666666667, 2.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0,
        5.0, 3.0, 1.0, '0']], dtype=object)

y = np.array([ 0.,  0.,  1.,  0.])

m = sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(
        random_state=0, 
        oob_score=True, 
        n_estimators=100,
        min_samples_leaf=5, 
        max_depth=10)

m.fit(X, y, sample_weight=np.array([3,4,2,3]))

上面的代码工作得很好。然后,我尝试在这样的管道对象中执行此操作,使用管道对象而不是仅使用随机林:

m = sklearn.pipeline.Pipeline([
    ('feature_selection', sklearn.feature_selection.SelectKBest(
        score_func=sklearn.feature_selection.f_regression,
        k=25)),
    ('model', sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(
        random_state=0, 
        oob_score=True, 
        n_estimators=500,
        min_samples_leaf=5, 
        max_depth=10))])

m.fit(X, y, sample_weight=np.array([3,4,2,3]))

现在,fit方法中的“ValueError: need more than 1 value to unpack”出现了中断。

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-212-c4299f5b3008> in <module>()
     25         max_depth=10))])
     26 
---> 27 m.fit(X, y, sample_weights=np.array([3,4,2,3]))

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/pipeline.pyc in fit(self, X, y, **fit_params)
    128         data, then fit the transformed data using the final estimator.
    129         """
--> 130         Xt, fit_params = self._pre_transform(X, y, **fit_params)
    131         self.steps[-1][-1].fit(Xt, y, **fit_params)
    132         return self

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/pipeline.pyc in _pre_transform(self, X, y, **fit_params)
    113         fit_params_steps = dict((step, {}) for step, _ in self.steps)
    114         for pname, pval in six.iteritems(fit_params):
--> 115             step, param = pname.split('__', 1)
    116             fit_params_steps[step][param] = pval
    117         Xt = X

ValueError: need more than 1 value to unpack

我正在使用sklearn版本0.14
我认为问题在于管道中的F selection步骤不接受样本权重的参数。在运行“fit”时,如何将此参数仅传递给管道中的一个步骤?谢谢。


Tags: sampleinself管道stepnpparamssklearn
3条回答

您还可以使用方法^{}并预先设置步骤的名称。

m = sklearn.pipeline.Pipeline([
    ('feature_selection', sklearn.feature_selection.SelectKBest(
        score_func=sklearn.feature_selection.f_regression,
        k=25)),
    ('model', sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(
        random_state=0, 
        oob_score=True, 
        n_estimators=500,
        min_samples_leaf=5, 
        max_depth=10))])
m.set_params(model__sample_weight=np.array([3,4,2,3]))

希望我能在上面的@rovyko帖子上留下评论,而不是一个单独的答案,但是我还没有足够的stackoverflow声誉来留下评论,所以就在这里。

不能使用:

Pipeline.set_params(model__sample_weight=np.array([3,4,2,3])

设置RandomForestClassifier.fit()方法的参数。Pipeline.set_params()如代码(here)所示,仅用于管道中各个步骤的初始化参数。RandomForestClassifier没有名为sample_weight的初始化参数(请参阅其__init__()方法here)。sample_weight实际上是RandomForestClassifierfit()方法的一个输入参数,因此只能通过正确标记的答案be@ali m中提供的方法来设置,也就是说

m.fit(X, y, model__sample_weight=np.array([3,4,2,3]))

From the documentation:

The purpose of the pipeline is to assemble several steps that can be cross-validated together while setting different parameters. For this, it enables setting parameters of the various steps using their names and the parameter name separated by a ‘__’, as in the example below.

因此,您只需在要传递给您的'model'步骤的任何fit参数kwargs前面插入model__

m.fit(X, y, model__sample_weight=np.array([3,4,2,3]))

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