sklearn：在 RandomizedSearchCV 中使用管道？答案

【问题标题】：sklearn: use Pipeline in a RandomizedSearchCV?sklearn：在 RandomizedSearchCV 中使用管道？
【发布时间】：2015-03-26 13:21:39
【问题描述】：

我希望能够在 sklearn 的 RandomizedSearchCV 构造中使用管道。但是现在我相信只支持估算器。这是我想做的一个例子：

import numpy as np

from sklearn.grid_search import RandomizedSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler    
from sklearn.pipeline import Pipeline

# get some data
iris = load_digits()
X, y = iris.data, iris.target

# specify parameters and distributions to sample from
param_dist = {'C': [1, 10, 100, 1000], 
          'gamma': [0.001, 0.0001], 
          'kernel': ['rbf', 'linear'],}

# create pipeline with a scaler 
steps = [('scaler', StandardScaler()), ('rbf_svm', SVC())]
pipeline = Pipeline(steps)

# do search
search = RandomizedSearchCV(pipeline, 
param_distributions=param_dist, n_iter=50)
search.fit(X, y)

print search.grid_scores_

如果你只是这样运行，你会得到如下错误：

ValueError: Invalid parameter kernel for estimator Pipeline

在 sklearn 中有什么好的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

我认为this 是您所需要的（第 3 部分）。

pipeline.get_params().keys() -> 确保您的参数网格键与此返回的匹配。

【讨论】：

【解决方案2】：

RandomizedSearchCV，以及GridSearchCV，做支持管道（事实上，它们独立于它们的实现，管道被设计成等同于通常的分类器）。

如果您认为应该搜索哪些参数，那么问题的关键就很简单了。由于管道由许多对象（几个转换器 + 一个分类器）组成，因此可能希望为分类器和转换器找到最佳参数。因此，您需要以某种方式区分从何处获取/设置属性。

所以你需要做的是说你想找到一个值，比如说，不仅仅是一些抽象的gamma（管道根本没有），而是管道分类器的gamma，它在您的情况下被称为 rbf_svm （这也证明了对名称的需要）。这可以使用双下划线语法来实现，该语法在 sklearn 中广泛用于嵌套模型：

param_dist = {
          'rbf_svm__C': [1, 10, 100, 1000], 
          'rbf_svm__gamma': [0.001, 0.0001], 
          'rbf_svm__kernel': ['rbf', 'linear'],
}

【讨论】：