Scikit Learn 从管道内的 FeatureUnion 中提取特征名称
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【中文标题】Scikit Learn 从管道内的 FeatureUnion 中提取特征名称【英文标题】:ScikitLearn Extracting Feature Names from FeatureUnion inside a pipeline 【发布时间】:2016-06-23 18:10:33 【问题描述】:我正在使用 SKlearn 的 Pipeline 模型来提取和构建一个统一的特征,然后将其发送到随机森林分类器,而一些特征提取器可以在以后删除或添加,请考虑以下结构:
model = Pipeline([
('feature_extract',
FeatureUnion([
('feature A', extracorA()),
('feature B', ExtractorB()),
('feature C', FeatureUnion([
('c1', C1Extractor())
('c2', C2Extractor())]))
)]),
('random_forest', RandomForestRegressor(...)))])
我想通过检查来改进随机森林的预测
feature_importances_
RandomForstRegressor 的属性
我设法使用以下方法获取列表:
model._final_estimator.feature_importances_
现在我想在 feature_importances_ 索引中的列号与管道中的功能名称/步骤之间动态链接。
是否有首选方法来保存/检索功能联合中的功能名称?您将如何解决这个问题?
【问题讨论】:
【参考方案1】:为了使所有内容保持动态形式,您可以使用以下函数作为单独类的转换实现,并使该类的对象成为管道的一部分。您甚至可以更改评分参数。我认为网格搜索作为管道的一部分是您正在寻找的......
def best_config(model, parameters, train_instances, judgements):
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5,
scoring="accuracy", verbose=5, n_jobs=4)
clf.fit(train_instances, judgements)
best_estimator = clf.best_estimator_
return [str(clf.best_params_), clf.best_score_,
best_estimator]
【讨论】:
这是否有助于解决问题?我想知道 Avi 如何实现这个答案或使用不同的方法。谢谢! 这似乎无法回答所提出的问题以上是关于Scikit Learn 从管道内的 FeatureUnion 中提取特征名称的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何从 scikit-learn 中的 TransformedTargetRegressor 管道中的经过训练的估计器访问属性?