Python SKlearn fit() 监控 TypeError
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【中文标题】Python SKlearn fit() 监控 TypeError【英文标题】:Python SKlearn fit() monitor TypeError 【发布时间】:2019-02-08 07:04:37 【问题描述】:我想监控我的梯度提升分类器拟合函数
monitor = make_monitor(10) # a callback funtion
gs.fit(Xtrain, ytrain, monitor=monitor)
给了
TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'monitor'
知道如何解决这个问题吗?
【问题讨论】:
什么是gs
? gridSearchCV
对象?还是别的什么?它是GradientBoostingClassifier
对象吗?如果是,那么它不支持任何monitor
参数。
是的,gs 是一个 GridSearchCV 对象。 gs = GridSearchCV(estimator=create_pipeline(), param_grid="clf__learning_rate": np.linspace(0.01, 1.0, 10), score="f1", cv=cv_folds, n_jobs=n_jobs, pre_dispatch=n_jobs+1, refit =False)我整整一个周末都没有结果,但它应该最多。 1 小时。
显示estimator=create_pipeline()
的代码
是的,问题出在管道上。但这会导致这里走得太远。我现在正在尝试不使用管道。
也许可以,但如果没有,我们将无法解决您的问题。无论如何,您使用的是哪个版本的 sklearn
【参考方案1】:
从 njobs=2 到 njobs=1 解决了这个问题。
【讨论】:
以上是关于Python SKlearn fit() 监控 TypeError的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
调用 XGBoost .fit 后的 Python sklearn NotFittedError
python sklearn pipiline fit:“AttributeError:未找到下限”
Python初探——sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别
sklearn standardscaler transform VS fit_transform 输出