** 后的 ABCMeta 对象参数必须是映射，而不是 GridSearchCV答案

【问题标题】：ABCMeta object argument after ** must be a mapping, not GridSearchCV** 后的 ABCMeta 对象参数必须是映射，而不是 GridSearchCV
【发布时间】：2016-05-02 05:17:34
【问题描述】：

我使用 GridSearchCV 开发了一个决策树。当我尝试使用 export graphviz 导出树时，我收到一个我不明白的错误。我根本不使用 ABCMeta 对象。

from sklearn import tree

pipeline = Pipeline([
    ('vect', tfidf_vectorizer),  
    ('clf', DecisionTreeClassifier()),  
])
grid_dt = GridSearchCV(
    pipeline,  
    param_grid=params_dt,  # parameters to tune
    # refit=True,  n_jobs=-1,  
    scoring='accuracy', cv=10
)

dt_fit = grid_dt.fit(X_train, y_train)

with open('dtvis.dot', 'w') as file:
    tree.export_graphviz(dt_fit , out_file = "dtvis.dot", feature_names=terms, class_names=True)
file.close()

import subprocess
subprocess.call(['dot', '-Tpdf', 'dtvis.dot', '-o' 'dtvis.pdf'])

追溯：

Traceback (most recent call last):
  File "../dt.py", line 241, in <module>
    dt_grid = DecisionTreeClassifier(**dt_fit)
TypeError: ABCMeta object argument after ** must be a mapping, not GridSearchCV

新的回溯：

Traceback (most recent call last):
  File ".../dt.py", line 245, in <module>
    export_graphviz(dt_fit, out_file = "dtvis.dot", feature_names=terms, class_names=True) 
  .../export.py", line 403, in export_graphviz
    recurse(decision_tree.tree_, 0, criterion=decision_tree.criterion)
AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'tree_'

这可能是罪魁祸首（tree.export_graphviz）：tree.export_graphviz() 与 export_graphviz() 吗？当它起作用时，clf 是 tree.DecisionTreeClassifier 和 tree.export_graphviz。我尝试在两行中使用和不使用这些前缀都没有成功。任何建议或想法将不胜感激！

【问题讨论】：

请显示完整的回溯。
@BrenBarn 好的，谢谢！
您可以看到该错误发生在您到达代码的 graphviz 部分之前，因此 graphviz 与它无关。您打算该代码做什么？ dt_fit 是一个拟合的分类器对象；你希望如何从中创建一个新的分类器？
我正在尝试使用 GridSearchCV 将拟合的分类器对象传递给 graphviz，以便它输出树。以前，当我只运行一个没有 GridSearchCV 的简单分类器 tree.DecisionTreeClassifier() 时，我没有任何问题。我将更新我现在拥有的代码。
您拟合的分类器对象是dt_fit。你为什么要创建 另一个 分类器对象？

标签： python scikit-learn graphviz decision-tree

【解决方案1】：

尝试在 dt_fit.best_estimator_ 上拨打您的 graphviz 电话：

tree.export_graphviz(dt_fit.best_estimator_ , out_file = "dtvis.dot", feature_names=terms, class_names=True)

dt_fit 是一个 GridSearchCV 对象，它可以包装任何类型的模型，而不仅仅是一棵树，因此它不能被绘制为一棵树。要将其绘制为一棵树，您需要获取 GridSearchCV 找到的“真实”底层模型，这是 best_estimator_ 给出的。

【讨论】：

感谢您。我还必须添加 (best_estimator_.named_steps['clf']) 才能运行。没有它我得到一个错误：'AttributeError：'Pipeline'对象没有属性'tree_'