sklearn 管道 + keras 顺序模型 - 如何获取历史记录？

Posted 2023-03-12

【中文标题】sklearn 管道 + keras 顺序模型 - 如何获取历史记录？

【英文标题】：sklearn pipeline + keras sequential model - how to get history?

【发布时间】：2019-06-18 21:48:17

【问题描述】：

Keras模型，当.fit被调用时，返回一个历史对象。如果我将此模型用作 sklearn 管道的一个步骤，是否可以检索它？ 顺便说一句，我正在使用 python 3.6

提前致谢！

【问题讨论】：

我不确定Pipeline 是否允许您获取管道中对象的返回类型。但是，我确实认为让管道返回数据非常简单，然后将模型拟合到常规 Keras 中返回的数据上，从而产生历史对象。我知道这并不能具体回答您的问题，但它可能会导致轻松获取历史对象。如果您需要帮助，请在编辑中发布您的代码。

谢谢，伙计！也是这么想的。我只是想知道我是否能够以某种方式访问​​历史对象。

【参考方案1】：

历史回调记录每个时期的训练指标。这包括损失和准确度（用于分类问题）以及验证数据集的损失和准确度（如果已设置）。

历史对象是从对用于训练模型的fit() 函数的调用中返回的。指标存储在返回对象的历史成员中的字典中。

这也意味着值必须在 fit() 函数或顺序模型的范围内，因此如果它在 sklearn 管道中，它无法访问最终值，它可以' t 存储或退回它看不到的东西。

到目前为止，我不知道 sklearn 中的历史回调，所以我唯一看到的是手动记录您想要跟踪的指标。一种方法是让管道返回数据，然后简单地将模型拟合到它上面。如果您无法弄清楚该评论。

【讨论】：

基本上是关于变量作用域的。

这仍然是真的吗？