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我正在使用 Python 2.7 和 sklearn 0.16实现 O'Reilly 书籍“ Python 机器学习简介”中的一个示例。

我正在使用的代码：

pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(), LogisticRegression())
param_grid = {"logisticregression_C": [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], "tfidfvectorizer_ngram_range": [(1,1), (1,2), (1,3)]}
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid.best_score_))

返回的错误归结为：

ValueError: Invalid parameter logisticregression_C for estimator Pipeline

这是与使用 v.0.16 中的 Make_pipeline 相关的错误吗？是什么导致了这个错误？

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估计器名称和Pipeline 中的参数之间应该有两个下划线logisticregression__C。做同样的事情tfidfvectorizer

请参阅http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_compare_reduction.html#sphx-glr-auto-examples-plot-compare-reduction-py中的示例

于 2017-01-27T17:01:20.170 回答
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对于Pipeline在 a中使用的更一般的答案GridSearchCV，模型的参数网格应该以您在定义管道时提供的任何名称开头。例如：

# Pay attention to the name of the second step, i. e. 'model'
pipeline = Pipeline(steps=[
     ('preprocess', preprocess),
     ('model', Lasso())
])

# Define the parameter grid to be used in GridSearch
param_grid = {'model__alpha': np.arange(0, 1, 0.05)}

search = GridSearchCV(pipeline, param_grid)
search.fit(X_train, y_train)

在管道中，我们使用model了估算器步骤的名称。因此，在网格搜索中，任何 Lasso 回归的超参数都应该带有前缀model__。网格中的参数取决于您在管道中给出的名称。在没有管道的普通旧GridSearchCV版本中，网格将如下所示：

param_grid = {'alpha': np.arange(0, 1, 0.05)}
search = GridSearchCV(Lasso(), param_grid)

您可以从这篇文章中了解有关 GridSearch 的更多信息。

于 2021-02-24T04:38:41.313 回答
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请注意，如果您使用带有投票分类器和列选择器的管道，您将需要多层名称：

pipe1 = make_pipeline(ColumnSelector(cols=(0, 1)),
                      LogisticRegression())
pipe2 = make_pipeline(ColumnSelector(cols=(1, 2, 3)),
                      SVC())
votingClassifier = VotingClassifier(estimators=[
        ('p1', pipe1), ('p2', pipe2)])

您将需要一个如下所示的参数网格：

param_grid = { 
        'p2__svc__kernel': ['rbf', 'poly'],
        'p2__svc__gamma': ['scale', 'auto'],
    }

p2是管道的名称，并且svc是您在该管道中创建的分类器的默认名称。第三个元素是您要修改的参数。

于 2020-03-14T01:26:18.340 回答
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您始终可以使用model.get_params().keys()[ 如果您仅使用模型 ] 或pipeline.get_params().keys()[ 如果您使用管道] 来获取可以调整的参数的键。

于 2021-09-19T15:45:33.663 回答