Python:放入管道时,Scikit学习MLPClassifier错误

时间:2018-12-18 06:31:35

标签: python scikit-learn

我在OneVsRestClassifier上使用MLPClassifier。我正在用它来分类文本数据,其中Xpd.DataFrame中的一组问题,而Y是多标签和多类字符串。请参见下面的代码段

text_clf = Pipeline([('scale',StandardScaler(with_mean=False)),('clf',OneVsRestClassifier(MLPClassifier(learning_rate = 'adaptive', solver = 'lbfgs',random_state=9000)))])
parameters = {'clf__alpha':[10.0 ** ~ np.arange(1, 7).any()],'clf__hidden_layer_sizes': [(100,),(50,)],'clf__max_iter': [1000,500],'clf__activation':('relu','tanh')}
grid = GridSearchCV(text_clf, parameters, cv=3, n_jobs=-1, scoring= 'accuracy') 
with parallel_backend('threading'):
    grid.fit(X,Y)

我遇到以下错误

ValueError: Invalid parameter activation for estimator OneVsRestClassifier(estimator=MLPClassifier(activation='relu', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,
   beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,
   hidden_layer_sizes=(100,), learning_rate='adaptive',
   learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
   n_iter_no_change=10, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5,
   random_state=9000, shuffle=True, solver='lbfgs', tol=0.0001,
   validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False),
      n_jobs=None). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

根据我的理解,MLPClassifier支持多标签分类。是否表明parameters需要重新检查?如果是这样,那么任何机构都可以对在parameters中进行更改的地方提供任何线索吗?

任何帮助将不胜感激。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您的MLPClassifier嵌套在OneVsRestClassifier中作为其估计量。

换句话说,parameters应该指定alphahidden_layer_sizes,...的所有均用于嵌套估计量,而不是OneVsRestClassifier

按如下所示更改parameters即可完成工作:

parameters = {'clf__estimator__alpha':[10.0 ** ~ np.arange(1,7).any()],
    'clf__estimator__hidden_layer_sizes': [(100,),(50,)],
    'clf__estimator__max_iter': [1000,500],
    'clf__estimator__activation':('relu','tanh')}