【问题标题】:Cross Validation - Scaler Method not Being Applied in a Pipeline交叉验证 - 未在管道中应用缩放器方法
【发布时间】:2021-11-04 02:21:01
【问题描述】:

我在使用 Scikit Learn 进行交叉验证时遇到问题。 我已经构建了一个由 2 个元素组成的管道:一个缩放器和一个回归模型。

我的问题是我发现我在管道中配置的缩放器方法在计算过程中没有应用(即;考虑在内)。

请检查我的笔记本,告诉我哪里出了问题。 这是链接:https://colab.research.google.com/drive/1KHqHsDHNkGLj4e0u-EWY9oj00NXeO5u3?usp=sharing

这也是我使用的数据集的链接: https://drive.google.com/file/d/1nyx0BitzxBLQjsAAAxfHt-9SzKqk9dWv/view?usp=sharing

最好的问候。

【问题讨论】:

  • 请将代码(最小可重现示例)粘贴到问题正文中。
  • 请提供足够的代码,以便其他人更好地理解或重现问题。
  • 代码很全,很详细,任何人都可以重现问题。此外,我的担忧得到了很好的解释。

标签: scikit-learn pipeline cross-validation


【解决方案1】:

正在应用缩放器。缩放对未惩罚的线性回归没有影响,因此预计交叉验证分数将相同。与Lasso 相比,缩放确实很重要。

【讨论】:

  • 本。为了向您展示差异,我已经缩放了我的数据,然后配置了一个新的管道(即 pipeline2)。我最后得到的分数与最初的分数完全不同(再次查看笔记本)。我的第一个管道有什么问题?
  • 在新方法中,您还可以缩放 y 值(这在管道方法中不会发生)。生成的模型仍然捕捉到相同的关系,但指标会相应地缩放。
  • 我不明白为什么“y”不需要缩放而不是 x。无论如何,我的编码方法、管道、指标有什么问题。您能否对笔记本进行一些更改,以便我可以看到好的方法和最佳实践。
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