将 Sklearn GridSearchCV 与 Pipeline 一起使用时如何传递权重答案

【问题标题】：How to pass weights when using Sklearn GridSearchCV with Pipeline将 Sklearn GridSearchCV 与 Pipeline 一起使用时如何传递权重
【发布时间】：2018-10-24 07:03:35
【问题描述】：

我正在研究文本分类模型，我正在使用Pipeline 和GridSearch Cross Validation。以下代码片段：

count_vec=CountVectorizer(ngram_range=(1,2),stop_words=Stopwords_X,min_df=0.01)
TFIDF_Transformer=TfidfTransformer(sublinear_tf=True,norm='l2')

my_pipeline=Pipeline([('Count_Vectorizer',count_vec),
                    ('TF_IDF',TFIDF_Transformer),
                    ('MultiNomial_NB',MultinomialNB())])

param_grid={'Count_Vectorizer__ngram_range':[(1,1),(1,2),(2,2)],
               'Count_Vectorizer__stop_words':[Stopwords_X,stopwords],
               'Count_Vectorizer__min_df':[0.001,0.005,0.01],
               'TF_IDF__sublinear_tf':[True,False],
               'TF_IDF__norm':['l2'],
               'TF_IDF__smooth_idf':[True,False],
               'MultiNomial_NB__alpha':[0.2,0.4,0.5,0.6],
               'MultiNomial_NB__fit_prior':[True,False]}

# Grid Search CV with pipeline
model=GridSearchCV(estimator=my_pipeline,param_grid=param_grid,
                   scoring=scoring,cv=4,verbose=1,refit=False)

然而，由于数据高度不平衡，我想将权重传递给管道中的MultinomialNB 分类器。我知道我可以将权重传递给管道中的元素（如下所示）：

model.fit(Data_Labeled['Clean-Merged-Final'], 
          Data_Labeled['Labels'],MultiNomial_NB__sample_weight=weights)

我的问题是如何在没有形状错误的情况下编译？因为权重仅传递给管道中的最终元素（MultiNomial_NB 分类器），而 CV 对进入管道的 X/Y 馈送进行分区。

【问题讨论】：

你是说你没有得到任何你应该得到的错误？
@VivekKumar 是的，我的理解是 fit 方法将数据分成 4 折，每次保留一组，而 weights 参数直接进入管道末端的分类器，导致形状不一致。或者也许我错过了什么......

标签： python scikit-learn pipeline cross-validation grid-search

【解决方案1】：

GridSearchCV 根据交叉验证迭代器处理适当的 sample_weights 分解。

GridSearchCV 在数据内部调用_fit_and_score() 方法并传递训练数据的索引。到目前为止，fit_params 是针对整个数据的。现在这个函数依次调用函数_index_param_value，它处理sample_weight（或其他fit_params）的拆分在这一行：

     ...
     return safe_indexing(v, indices)
     ...

这已在此处的问题中进行了讨论：

【讨论】：