파이프 라인에서 다른 파이프 라인으로 최상의 매개 변수 (GridSearchCV 사용)를 전달하는 방법

Question

사용자 정의 파이프 라인이 있고 Sklearn의 GridSearchCV를 사용하여 전체 파이프 라인의 매개 변수를 조정합니다. 나는 sklearn을 사용하여 최상의 매개 변수 조합을 가졌지 만 최상의 매개 변수 조합을 얻고 다른 파이프 라인으로 전달하려고합니다. 여기

이 파이프 라인에, 나는 또한 분류에 대한 매개 변수 조합을 얻을, 그래서

p = Pipeline([ 
    ('union', FeatureUnion(
     transformer_list=[ 
      ('chargram', Pipeline([ 
       ('tfidf', TfidfVectorizer(token_pattern=r'\w')), 
       ('kbest', SelectPercentile(score_func=chi2)), 
      ])), 
      ('custom', Pipeline([ 
       ('features', CustomFeatures()), 
       ('tfidf', TfidfVectorizer()), 
       ('kbest', SelectPercentile(score_func=chi2)), 
      ])) 
     ], 
     # weight components in FeatureUnion. Can be tuned 
     transformer_weights={ 
      'chargram': 0.8, 
      'custom': 0.8 
     }, 
     n_jobs=-1 
    )), 

    # Classifier stage  
    (('clf', clf)), 
]) 

파이프 라인,하지만 내가하고 싶은 모든 featureunion 단계에 대한 매개 변수를 얻고 이것을 전달하는 것입니다 파이프 라인을 만들고 다른 분류기 매개 변수 세트를 사용하여 featureunion에 전달합니다.

할 방법이 있습니까?

Answer 1

이 같은 변수 parameters` 값을 저장할 수 있습니다

transformer_list = [ 
    ('chargram', Pipeline([ 
     ('tfidf', TfidfVectorizer(token_pattern=r'\w')), 
     ('kbest', SelectPercentile(score_func=chi2)), 
    ])), 
    ('custom', Pipeline([ 
     ('features', CustomFeatures()), 
     ('tfidf', TfidfVectorizer()), 
     ('kbest', SelectPercentile(score_func=chi2)), 
    ])) 
] 

transformer_weights = { 
    'chargram': 0.8, 
    'custom': 0.8 
} 

p = Pipeline([ 
    ('union', FeatureUnion(
     transformer_list=transformer_list, 
     # weight components in FeatureUnion. Can be tuned 
     transformer_weights=transformer_weights, 
     n_jobs=-1 
    )), 

    # Classifier stage 
    (('clf', clf)), 
]) 

P.S을 : 나는 당신을 이해하면 나도 몰라!