如何保存 GridSearchCV 对象？

Question

最近，我一直致力于在带有 Tensorflow 后端的 Keras 中应用网格搜索交叉验证 (sklearn GridSearchCV) 进行超参数调整。我的模型调整好后 我正在尝试保存 GridSearchCV 对象以供以后使用，但没有成功。

超参数调优如下：

x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(NN_input, NN_target, train_size = 0.85, random_state = 4)

history = History() 
kfold = 10


regressor = KerasRegressor(build_fn = create_keras_model, epochs = 100, batch_size=1000, verbose=1)

neurons = np.arange(10,101,10) 
hidden_layers = [1,2]
optimizer = ['adam','sgd']
activation = ['relu'] 
dropout = [0.1] 

parameters = dict(neurons = neurons,
                  hidden_layers = hidden_layers,
                  optimizer = optimizer,
                  activation = activation,
                  dropout = dropout)

gs = GridSearchCV(estimator = regressor,
                  param_grid = parameters,
                  scoring='mean_squared_error',
                  n_jobs = 1,
                  cv = kfold,
                  verbose = 3,
                  return_train_score=True))

grid_result = gs.fit(NN_input,
                    NN_target,
                    callbacks=[history],
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_val, y_val))

备注：create_keras_model 函数初始化并编译一个 Keras Sequential 模型。

执行交叉验证后，我尝试使用以下代码保存网格搜索对象 (gs)：

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(gs, 'GS_obj.pkl')

我得到的错误如下：

TypeError: can't pickle _thread.RLock objects

请告诉我这个错误的可能原因是什么？

谢谢！

P.S.：joblib.dump 方法适用于保存使用的 GridSearchCV 对象 用于训练来自 sklearn 的 MLPRegressors。

Answer 1

使用

import joblib直接

而不是

from sklearn.externals import joblib

保存对象或结果：

joblib.dump(gs, 'model_file_name.pkl')

并使用以下方法加载您的结果：

joblib.load("model_file_name.pkl")

这是一个简单的工作示例：

import joblib

#save your model or results
joblib.dump(gs, 'model_file_name.pkl')

#load your model for further usage
joblib.load("model_file_name.pkl")

Answer 2

试试这个：

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(gs.best_estimator_, 'filename.pkl')

如果您想将对象转储到一个文件中 - 使用：

joblib.dump(gs.best_estimator_, 'filename.pkl', compress = 1)

---

简单示例：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.externals import joblib

iris = datasets.load_iris()
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = svm.SVC()
gs = GridSearchCV(svc, parameters)
gs.fit(iris.data, iris.target)

joblib.dump(gs.best_estimator_, 'filename.pkl')

#['filename.pkl']

编辑 1：

你也可以保存整个对象：

joblib.dump(gs, 'gs_object.pkl')

Answer 3

子类化sklearn.model_selection._search.BaseSearchCV 类。覆盖fit(self, X, y=None, groups=None, **fit_params) 方法，并修改其内部evaluate_candidates(candidate_params) 函数。不要立即从evaluate_candidates(candidate_params) 返回results 字典，而是在此处执行序列化（或在_run_search 方法中执行，具体取决于您的用例）。通过一些额外的修改，这种方法还有一个额外的好处，即允许您按顺序执行网格搜索（请参阅此处源代码中的注释：_search.py）。请注意，evaluate_candidates(candidate_params) 返回的 results 字典与 cv_results 字典相同。这种方法对我有用，但我也尝试为中断的网格搜索执行添加保存和恢复功能。