如何使用 Sklearn 管道进行参数调整/交叉验证？答案

【问题标题】：How do to parameter tuning/cross-validation with Sklearn's pipeline?如何使用 Sklearn 管道进行参数调整/交叉验证？
【发布时间】：2018-05-17 05:43:48
【问题描述】：

我刚刚发现了 Sklearn 的管道功能，我认为这对情绪分析很有用。我通过以下方式定义了我的管道：

Pipeline([('vect', CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer(),
                         stop_words='english',
                         strip_accents='unicode',
                         max_df=0.5)),
          ('clf', MultinomialNB())

但是，通过以上述方式定义它，我不允许进行参数调整。假设我想查看以下 max_dfs=[0,3,0.4,0.5,0.6,0.7] 以及以下 n_gram 范围 = [(1,1), (1,2), (2,2),并使用交叉验证找到最佳组合。有没有办法在我们的管道外部指定它，以便它知道考虑所有可能的组合？如果是这样，如何做到这一点？

非常感谢您的指导和帮助！

【问题讨论】：

标签： python parameters scikit-learn pipeline cross-validation

【解决方案1】：

您可以使用set_param 函数为管道中的各个步骤设置参数，并将key_name 作为<stepname>__<paramname> 传递（使用双下划线连接）。

这可以与GridSearchCV 结合使用来识别从给定值中最大化得分函数的参数组合

p = Pipeline([('vect', CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer(),
                         stop_words='english',
                         strip_accents='unicode',
                         max_df=0.5)),
          ('clf', MultinomialNB())
g = GridSearchCV(p, 
        param_grid={
              'vect__max_dfs':[0,3,0.4,0.5,0.6,0.7], 'vect__ngram_range':  [(1,1), (1,2), (2,2)]})
g.fit(X, y)
g.best_estimator_

【讨论】：