Question

我正在尝试使用scikit-learn实现分层文本分类器，其中一个“根”分类器将所有输入字符串排列在~50个类别中的一个（或多个）中。对于这些类别中的每一个，我将训练一个新的分类器，它解决了实际的任务。

这种双层方法的原因是训练性能和内存问题（应该将> 1k类分离的分类器表现不佳......）。

这就是我的管道对于每个“子分类器”

的看法

pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer(strip_accents=None, lowercase=True, analyzer='char_wb', ngram_range=(3,8), max_df=0.1)),
    ('tfidf', TfidfTransformer(norm='l2')),
    ('feat', SelectKBest(chi2, k=10000)),
    ('clf', OneVsRestClassifier(SGDClassifier(loss='log', penalty='elasticnet', alpha=0.0001, n_iter=10))),
])

现在我的问题：我正在使用SelectKBest将模型大小限制到合理的数量，但对于子分类器，有时没有足够的输入数据可用，所以我甚至没有达到10k功能限制，导致

(...)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py", line 300, in fit
    self._check_params(X, y)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py", line 405, in _check_params
    % self.k)
ValueError: k should be >=0, <= n_features; got 10000.Use k='all' to return all features.

我不知道在没有应用CountVectorizer的情况下我将拥有多少功能，但我必须提前定义管道。我的首选解决方案是跳过SelectKBest步骤，如果功能少于k，但我不知道如何在不调用CountVectorizer两次的情况下实现此行为（一次进入推进，一旦作为管道的一部分）。

对此有何想法？

Answer 1

我遵循Martin Krämer的建议并创建了SelectKBest的子类，它实现了所需的功能：

class SelectAtMostKBest(SelectKBest):

    def _check_params(self, X, y):
        if not (self.k == "all" or 0 <= self.k <= X.shape[1]):
            # set k to "all" (skip feature selection), if less than k features are available
            self.k = "all"

我试图将此剪辑添加到他的答案中，但请求被拒绝，所以你就是......

Answer 2

我认为最干净的选择是在实现中将SelectKBest和回退子类化为标识转换，如果k超过输入要素的数量，否则只需调用超级实现。

Answer 3

您可以使用SelectPercentile，如果您没有固定数量的功能，则更有意义。

根据（估计的）功能量选择KBest

3 个答案: