尝试使用管道和网格搜索运行随机森林分类器时出错

Posted 2023-03-12

【中文标题】尝试使用管道和网格搜索运行随机森林分类器时出错

【英文标题】：Error when trying to run RandomForestClassifier with Pipieline and GridSearch

【发布时间】：2020-09-21 14:01:51

【问题描述】：

我正在尝试使用 Pipeline、GridSerach 和 CV 运行 RandomForest 分类器

拟合数据时出现错误。我不知道如何解决它。 我发现了一个与解决方案 https://***.com/a/34890246/9592484 类似的问题，但对我不起作用

将不胜感激这方面的任何帮助。

我的代码是：

 column_trans = make_column_transformer((OneHotEncoder(), ['CategoricalData']),
 remainder='passthrough')
 RF = RandomForestClassifier()
 pipe = make_pipeline(column_trans, RF)

 # Set grid search params
 grid_params = ['randomforestclassifier_criterion': ['gini', 'entropy'],
 'randomforestclassifier_min_samples_leaf': [5,10,20,30,50,80,100],
 'randomforestclassifier_max_depth': [3,4,6,8,10],
 'randomforestclassifier_min_samples_split': [2,4,6,8,10]]

 # Construct grid search
 gs = GridSearchCV(estimator = pipe,
 param_grid = grid_params,
 scoring='accuracy',
 cv=5)

 gs.fit(train_features, train_target)  ----This is where I get an error


ValueError: Invalid parameter randomforestclassifier_criterion for estimator Pipeline(steps=[('columntransformer',
             ColumnTransformer(remainder='passthrough',
                               transformers=[('onehotencoder',
                                              OneHotEncoder(),
                                              ['saleschanneltypeid'])])),
            ('randomforestclassifier', RandomForestClassifier())]). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

【参考方案1】：

make_pipeline 实用函数从转换器/估计器类名称派生步骤名称。例如，RandomForestClassifier 映射到randomforestclassifier 步骤。

请相应地调整您的网格搜索参数前缀（即从RF 到randomforestclassifier）。例如，RF__criterion 应变为 randomforestclassifier__criterion。

【讨论】：

我仍然遇到同样的错误。我将网格搜索中的所有 RF 更改为 randomforestclassifier。

新的错误信息是什么？顺便说一句，您的原始错误消息不完整，您的问题/代码示例中可能缺少一些关键信息。

另外，我不知道你只能使用'__'来访问管道步骤的参数

【参考方案2】：

您没有正确添加关键字。您必须在每个参数之前使用 2 个下划线 ( __ )。您只使用了 1 个下划线 (_)，这是行不通的。