我使用SKlearn的Pipeline模型来提取和构建一个联合特征,然后将其发送到随机森林分类器,而某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:
获取列表model._final_estimator.feature_importances_
现在我想将feature_importances_索引中的列号与管道中的功能名称/步骤动态链接。
是否有一种在功能联合中保存/检索功能名称的首选方法?你会如何解决这个问题?
答案 0 :(得分:-1)
要以动态形式保存所有内容,可以使用以下函数作为单独类的转换实现,并使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]