我正在尝试运行网格搜索来查找一个定制案例，该案例涉及一个包含pipeline作为其构造函数输入的估计器。transformed_data.append(each_pipeline.transform(X[idx))
浏览 10提问于2019-01-24得票数 2
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根据sklearn.pipeline.Pipeline文档，实例为管道元素的类应该实现fit()和transform()。我成功地创建了一个具有这些方法的自定义类，并且能够很好地处理单个管道。现在，我想使用管道对象作为GridSearchCV的估计器参数。后者要求自定义类具有set_params()方法，因为我希望搜索自定义实例参数的</
浏览 0提问于2022-05-16得票数 0
我正在尝试将参数传递给scikit learn中的自定义估计器，但失败了。我希望在网格搜索期间更改参数<code>D0</code>。问题是<code>D1</code>参数没有改变...代码示例将从<code>C2</code>复制并更新任何完整的<code>D3</code>与<e
浏览 7提问于2019-03-28得票数 2
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我需要构建我的自定义转换器，在管道中使用它，并使用GridSearchCV评估该管道的参数。我按照的建议，成功地实现了简单的自定义变压器，但在使用内部估值器实现变压器并将其应用于GridSearchCV时，出现了一些问题。我自己找不到答案，因为我不完全理解(网格/随机化)SearchCV和set_params等搜索方法的</em
浏览 2提问于2017-08-26得票数 2
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我正在编写一个Python scikit-learn管道，它需要自定义的转换器/估计器(而不是sklearn中已经定义的常规转换器)。如何添加此支持并使用skl_to_pmml (python nyoka lib)将管道转换为PMML文档？
浏览 26提问于2019-05-23得票数 0
我正在尝试使用管道构建一个GridSearchCV，我想测试变压器和估值器。是否有更简洁的方法？n_neighbors': (10, 25),grid_search = GridSearchCV(estimator=pipeline, param_grid=parameters)
在有4个参数块的情况下，我想声明我要测试的两个计算方法及其相应的参数，以及两个分类器。
浏览 7提问于2022-05-28得票数 1
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我打算在tflearn模型的超参数上执行网格搜索。似乎tflearn.DNN生产的模型与sklearn的GridSearchCV期望不兼容：import tflearn你知道我怎样才能得到一个适合GridSearchCV的对象吗？
浏览 25提问于2016-08-16得票数 2
我需要结合来自OpenAPI的Scikit预处理管道和Tensorflow作为学习后端，而不是Scikit学习后端。Scikit管道是否支持使用Tensorflow的后端？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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我正在检查事件网格如何触发Azure Data (ADF)。我在数据工厂的同一个资源组中创建了一个事件网格。从ADF可以很容易地将它连接到Event主题。这是意料之中的。但是，我仍然很困惑如何设置我的事件网格订阅。我应该选择上述选项中的哪一个？
在ADF方面，我可以选择事件网格作为自定义触发器。(我还从与事件网格服务并行的门户创建了一个事件<em
浏览 6提问于2022-04-11得票数 0
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当在SVC上的包装器上使用GridSearchCV时，我会得到一个错误："ValueError:类的数量必须大于一个；得到一个类“。自定义估计器是用来向估计器中添加网格搜索参数的，并且似乎工作得很好。
估计器
浏览 0提问于2019-04-17得票数 1
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我想把2条ADF管道连接在一起。如果管道1成功运行，我希望触发管道2。
请注意，管道1有一个基于时间表的触发器，我不想创建另一个管道，在那里我合并了管道1和2。在AWS中，我们有一些叫做cloudwatch事件/规则的东西来处理这个需求。在Azure有类似的东西吗？如果没有，我有什么选择？请注意，我不想创建一个包装器管道，它将执行执行活动以执行1和2，因为我想将它们完全解
浏览 8提问于2022-01-12得票数 0
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我想使用gridsearchCV来调优用户定义的评估器对熊猫数据执行的超参数。例如，计算中值，选择包含传递或不传递一列给估计量等等。下面，我用一个列选择器举例说明，但其思想是能够以更复杂的方式调整参数。我一直收到一些我还无法破译的神秘信息。
浏览 0提问于2018-04-06得票数 0
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我正在尝试加载和配置基于配置文件的scikit-learn估计器。该文件具有估计器类路径和名称以及参数字典。我的计划是使用pydoc.locate()加载带有默认参数的估计器，然后使用参数的字典对估计器调用set_params()。它不会产生此错误，但对set_params()的调用似乎也不会更改(即参数值保持默认值)。第二次是
浏览 1提问于2017-07-14得票数 0
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大型数据集转换的最佳实践是什么？在我处理的许多情况下，总会有第一步将输入数据集转换为可通过训练使用的格式(我处理数千张图像)。转换脚本是在本地创建的(输入目录->输出目录)，我们在一个估计器(blob存储-> blob存储)中运行。基于这里的指南，看起来下载然后上传比挂载更好，我说的对吗？由此引出的关于并行处理或分布式处理的指导方针呢？
看看这篇文章：，看起来他们建议使
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
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它具有我给出的自定义排序顺序，以及自定义排序顺序的目的，即当数据加载到网格并运行时，按自定义顺序显示数据，但问题是当用户单击列名“模型”时，应该按照字母顺序对汽车名称进行排序，而不是使用我的自定义顺序对汽车名称进行排序但是，当用户单击标头时，不应该使用自定义顺序对列进行排序，它应该使用其默认的按字母顺序排序的排
浏览 3提问于2017-01-07得票数 0
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滑雪板估计管道无效参数
、、、
我正在实现O‘’Reilly书“使用Python进行机器学习的介绍”中的一个示例，使用Python2.7和sklearn 0.16。我使用的代码：param_grid = {"logisticregression_Cgrid.fit(X_train, y_train)
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid.best
浏览 10提问于2017-01-27得票数 38
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GridSearchCV和RandomizedSearchCV的best_estimator_是：我自己对methodsEvaluate评分的定义是在测试集上进一步评分，而不是GridSearchCV所做的训练。最终，测试集的性能才是重要的。在我的网格搜索</e
浏览 6提问于2020-07-12得票数 0
这里是一个具体的示例场景：，这是我想要做的事情：
在一段时间内，我有一个特定股票的每日收盘价。我想要生成包括和在内的特性。最后，我想在sklearn管道中实现和执行这些步骤，主要原因有两个:1)以方便地操作数据流和/或尝试不同的分类器和2。进行网格搜索，以找到在特征生成步骤和分类器中都可以使用的好参数--例如，计算指
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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