使用 sklearn Pipeline 中的索引提取子管道时出错答案

【问题标题】：Error while extracting sub-pipeline using index from sklearn Pipeline使用 sklearn Pipeline 中的索引提取子管道时出错
【发布时间】：2020-08-26 19:44:12
【问题描述】：

我有一个机器学习管道 --

logreg = Pipeline([('vect', CountVectorizer(ngram_range=(1,1))),
                   ('tfidf', TfidfTransformer(sublinear_tf=True, use_idf=True)),
                   ('clf', LogisticRegression(n_jobs=-1, C=1e2, multi_class='ovr', 
                                              solver='lbfgs', max_iter=1000))])

logreg.fit(X_train, y_train)

我想从管道的前两个步骤中提取特征矩阵。因此，我尝试在原始管道中使用前两个步骤提取子管道。以下代码给出错误：

logreg[:-1].fit(X)

TypeError：“管道”对象没有属性“getitem”

如何在不构建新的数据转换管道的情况下提取Pipeline 的前两个步骤？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 scikit-learn pipeline

【解决方案1】：

我只想执行可以在运行时创建管道的部分步骤。

partial_pipe = Pipeline(logreg.steps[:-1])
partial_pipe.fit(data)

piple 的步骤将在 Pipeline 对象的steps 变量中可用。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您使用的是旧版本的 sklearn。使用版本>=0.21.3，应该可以使用您所做的方式对管道进行索引。

您可以查看发行说明here

例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split

categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc']
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train',
                                      categories=categories)

X, y = newsgroups_train.data, newsgroups_train.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, stratify=y)


logreg = Pipeline([('vect', CountVectorizer(ngram_range=(1, 1))),
                   ('tfidf', TfidfTransformer(sublinear_tf=True, use_idf=True)),
                   ('clf', LogisticRegression(n_jobs=-1, C=1e2,
                                              multi_class='ovr',
                                              solver='lbfgs', max_iter=1000))])
logreg.fit(X_train, y_train)

logreg[:-1].fit_transform(X_train)

# <599x15479 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
#   with 107539 stored elements in Compressed Sparse Row format>

【讨论】：