sklearn中的管道问题[关闭]

Question

我有一个神经网络模型，我希望它适合我的训练数据。当我编译下面的代码行时

history = pipeline.fit(inputs[train], targets[train], epochs=epochs, batchsize=batchsize)

我收到以下错误消息：

Pipeline.fit does not accept the epochs parameter. You can pass parameters to specific 
steps of your pipeline using the stepname__parameter format, e.g. 
`Pipeline.fit(X, y, logisticregression__sample_weight=sample_weight)`

如何解决这个问题？

Answer 1

我不认为epochs参数是为MLPClassifier定义的，你应该改用max_iter参数。

那么如果你想在Pipeline中指定超参数，你可以这样做：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer    

from sklearn.datasets import make_classification


X, y = make_classification()


model = make_pipeline(SimpleImputer(), StandardScaler(), MLPClassifier())

params = {
    'mlpclassifier__max_iter' : 10,
    'mlpclassifier__batch_size' : 20
}

model.set_params(**params)
model.fit(X, y)

我建议使用这种表示法，因为您可以轻松地重复使用它来执行GridSearchCV。