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我有一个包含 4 组不同特征的数据框。

我需要用这四个不同的特征组创建 4 个不同的模型，并将它们与集成投票分类器结合起来。此外，我需要使用 k 折交叉验证来测试分类器。

但是，我发现很难将不同的特征集、投票分类器和 k 折交叉验证与 sklearn 中可用的功能结合起来。以下是我到目前为止的代码。

y = df1.index
x = preprocessing.scale(df1)

SVM = svm.SVC(kernel='rbf', C=1)
rf=RandomForestClassifier(n_estimators=200)
ann = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(25, 2), random_state=1)
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)

models = list()
models.append(('facial', SVM))
models.append(('posture', rf))
models.append(('computer', ann))
models.append(('physio', neigh))

ens = VotingClassifier(estimators=models)

cv = KFold(n_splits=10, random_state=None, shuffle=True)
scores = cross_val_score(ens, x, y, cv=cv, scoring='accuracy')

如您所见，该程序对所有 4 个模型使用相同的功能。我如何改进这个程序以实现我的目标？

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我确实设法使用管道实现了这一点，

y = df1.index
x = preprocessing.scale(df1)

phy_features = ['A', 'B', 'C']
phy_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler())])
phy_processer = ColumnTransformer(transformers=[('phy', phy_transformer, phy_features)])

fa_features = ['D', 'E', 'F']
fa_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler())])
fa_processer = ColumnTransformer(transformers=[('fa', fa_transformer, fa_features)])


pipe_phy = Pipeline(steps=[('preprocessor', phy_processer ),('classifier', SVM)])
pipe_fa = Pipeline(steps=[('preprocessor', fa_processer ),('classifier', SVM)])

ens = VotingClassifier(estimators=[pipe_phy, pipe_fa])

cv = KFold(n_splits=10, random_state=None, shuffle=True)
for train_index, test_index in cv.split(x):
    x_train, x_test = x[train_index], x[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    ens.fit(x_train,y_train)
    print(ens.score(x_test, y_test))

请参考sklearn Pipeline：如果您在使用 ColumnTransforms 时收到 TypeError，则“ColumnTransformer”类型的参数不可迭代。

于 2020-05-29T06:35:38.950 回答