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是否可以在 scikit-learn 中调整嵌套管道的参数？例如：

svm = Pipeline([
    ('chi2', SelectKBest(chi2)),
    ('cls', LinearSVC(class_weight='auto'))
])

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', TfIdfVectorizer()),
    ('ova_svm', OneVsRestClassifier(svm))
})

parameters = ?

GridSearchCV(classifier, parameters)

如果无法直接执行此操作，有什么解决方法？

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scikit-learn 对此有一个双下划线表示法，如此处所示。OneVsRestClassifier它以递归__estimator方式工作并扩展到

parameters = {'ova_svm__estimator__cls__C': [1, 10, 100],
              'ova_svm__estimator__chi2_k': [200, 500, 1000]}
于 2013-05-08T09:38:45.893 回答
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对于您创建的估算器，您可以获取参数列表及其标签，如下所示。

import pprint as pp

pp.pprint(sorted(classifier.get_params().keys()))

['ova_svm', 'ova_svm__estimator', 'ova_svm__estimator__chi2', 'ova_svm__estimator__chi2__k', 'ova_svm__estimator__chi2__score_func', 'ova_svm__estimator__cls', 'ova_svm__estimator__cls__C', 'ova_svm__estimator__cls__class_weight', 'ova_svm__estimator__cls__dual', 'ova_svm__estimator__cls__fit_intercept', 'ova_svm__estimator__cls__intercept_scaling', 'ova_svm__estimator__cls__loss', ' ova_svm__estimator__cls__max_iter'，'ova_svm__estimator__cls__multi_class'，'ova_svm__estimator__cls__penalty'，'ova_svm__estimator__cls__random_state'，'ova_svm__estimator__cls__tol'，'ova_svm__estimator__cls__verbose'，'ova_svm__estimator__steps'steps'，'vectorizer'，'vectorizer__analyzer'，'vectorizer__binary'，'vectorizer__decode_error'，'vectorizer__dtype'，'vectorizer__encoding'，'vectorizer__input'，'vectorizer__lowercase'，'vectorizer__max_df'，'vectorizer__max_features'，'vectorizer__min_df'，'vectorizer__ngram_range '，'vectorizer__norm'，'vectorizer__preprocessor'，'vectorizer__smooth_idf'，'vectorizer__stop_words'，'vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__token_pattern'，'vectorizer__tokenizer'，'vectorizer__use_idf'，'vectorizer__vocabulary']vectorizer__binary'，'vectorizer__decode_error'，'vectorizer__dtype'，'vectorizer__encoding'，'vectorizer__input'，'vectorizer__lowercase'，'vectorizer__max_df'，'vectorizer__max_features'，'vectorizer__min_df'，'vectorizer__ngram_range'，'vectorizer__norm'，'vectorizer__preprocessor'，'vectorizer__smooth_idf' ，'vectorizer__stop_words'，'vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__token_pattern'，'vectorizer__tokenizer'，'vectorizer__use_idf'，'vectorizer__vocabulary']vectorizer__binary'，'vectorizer__decode_error'，'vectorizer__dtype'，'vectorizer__encoding'，'vectorizer__input'，'vectorizer__lowercase'，'vectorizer__max_df'，'vectorizer__max_features'，'vectorizer__min_df'，'vectorizer__ngram_range'，'vectorizer__norm'，'vectorizer__preprocessor'，'vectorizer__smooth_idf' ，'vectorizer__stop_words'，'vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__token_pattern'，'vectorizer__tokenizer'，'vectorizer__use_idf'，'vectorizer__vocabulary']vectorizer__lowercase'，'vectorizer__max_df'，'vectorizer__max_features'，'vectorizer__min_df'，'vectorizer__ngram_range'，'vectorizer__norm'，'vectorizer__preprocessor'，'vectorizer__smooth_idf'，'vectorizer__stop_words'，'vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__tokenizer'patternizer , 'vectorizer__use_idf', 'vectorizer__vocabulary']vectorizer__lowercase'，'vectorizer__max_df'，'vectorizer__max_features'，'vectorizer__min_df'，'vectorizer__ngram_range'，'vectorizer__norm'，'vectorizer__preprocessor'，'vectorizer__smooth_idf'，'vectorizer__stop_words'，'vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__tokenizer'patternizer , 'vectorizer__use_idf', 'vectorizer__vocabulary']vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__token_pattern'，'vectorizer__tokenizer'，'vectorizer__use_idf'，'vectorizer__vocabulary']vectorizer__strip_accents'，'vectorizer__sublinear_tf'，'vectorizer__token_pattern'，'vectorizer__tokenizer'，'vectorizer__use_idf'，'vectorizer__vocabulary']

然后，您可以从此列表中设置要执行 GridSearchCV 的参数。

于 2016-04-23T02:03:58.357 回答