有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。...一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。...在接下来的内容中，你将看到如何构建这样一个系统:将带标签的文本文档集合作为输入;自动生成一些数值特征;转换不同的数据类型;将数据传递给分类器;然后搜索特征和转换的不同组合，以找到性能最佳的模型。...from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.impute...我们看到了将文本数据与数字数据组合在一起的示例，但是对于任何数据类型都可以很容易地遵循相同的过程，从而使你能够更快、更有效地工作。
️ TypeError: argument of type ‘NoneType’ is not iterable - NoneType类型的参数不可迭代完美解决方法 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发...关键词：TypeError、NoneType、迭代、Python 错误、错误处理、调试技巧 引言 ✨ 在Python开发中，TypeError 是一种常见的错误类型，尤其是当我们错误地操作 None 时...错误的背景与成因 1.1 什么是 NoneType？ 在Python中，NoneType 是表示空值的一种数据类型。它只有一个值，就是 None，通常用于表示"没有值"或"空"。...print(item) 2.3 默认参数为 None ️ 函数的默认参数通常被设置为 None，但在函数内部如果不检查这个值而直接进行迭代操作，也会引发错误。...data = None try: for item in data: print(item) except TypeError: print("数据不可迭代") 3.4
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) 建立 pipeline 的第一步是定义每种转换器的类型...我们通常为不同的变量类型创建不同的转换器。...确定每列数据对应的数据转换类型。...除此之外，Pipeline 可结合网格搜索以找到性能最佳的模型参数。第一步是为所选模型创建参数网格。...接下来，我创建一个包含原始 pipeline 的网格搜索对象。这样当我们进行网格搜索时，都会包含数据预处理以及用相应参数创建模型的步骤。
from sklearn import set_config from sklearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline from imblearn.pipeline...import Pipeline as imbPipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer, make_column_selector from...步骤2：特征工程与数据变换 在前面剔除不相关的列之后，我们接下来做一下缺失值处理和特征工程。 可以看到数据集包含不同类型的列（数值型和类别型 ），我们会针对这两个类型定义两个独立的工作流程。...在 ColumnTransformer 中，设置了两个新 pipeline：一个用于处理数值型，一个用于类别型处理。...通过 make_column_selector 函数确保每次选出的字段类型是对的。 这里使用 dtype_include 参数选择对应类型的列，这个函数也可以提供列名列表或正则表达式来选择。
import load_wine from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler...使用ColumnTransformer，你可以对不同的特征应用不同的预处理 在许多数据集中，你将拥有不同类型的特征，需要应用不同的预处理步骤。...Scikit-learn pipeline中有一个函数ColumnTransformer，可以让你非常容易地通过索引或通过指定的列名来指定哪些列应用最合适的预处理。...import fetch_openml from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline...你可以简单的输出一个HTML来表示你的pipeline pipeline通常非常复杂，特别是在处理真实数据时。
(X, y, test_size=0.2) 构造流水线的第一步是定义变换器类型。...分类变换器也有一个支持各种填充方法的SimpleImputer，燃火利用OneHotEncoder将分类值转换为整数： from sklearn.pipeline import Pipeline from...在这里我使用一个简单的RandomForestClassifier： from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = Pipeline.../model-select.png)] 4、模型参数搜索 流水线也可以用于网格搜索（grid search）以找到模型的最佳参数。...为此我们需要首先为模型创建一个参数网格。重要的一点是你需要给每个参数名添加分类器的名称。在上面的代码中我将分类器命名 为classifier，因此我给每个参数都添加了classifier__。
为了观察这个必要条件，我们将检查训练模型所需的迭代次数。...(迭代次数变少了) 2.2 错误的预处理模式 我们强调了如何预处理和充分训练机器学习模型。发现预处理数据的错误方法也很有趣。其中有两个潜在的错误，易于犯错但又很容易发现。...__name__, accuracy)) Accuracy score of the Pipeline is 0.96 我们可以使用get_params()检查管道的所有参数。...一旦它被fit后，调用score将超参数固定为找到的最佳参数。...X是仅包含浮点值的NumPy数组。 但是，数据集可以包含混合类型。
易于生产部署 对模型验证也有好处 步骤1： 定义前处理步骤 对缺失的数字数据，进行插值 对文字特征进行one-hot编码 from sklearn.compose import ColumnTransformer...from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing...如果每个实验产生相同的结果，则单个验证集可能就足够了 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.pipeline...，400时，模型的效果 results[50*i] = get_score(50*i) # 可视化不同参数下的模型效果 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib...results.keys()), list(results.values())) plt.show() n_estimators_best = min(results, key=results.get) #最合适的参数
联合参数选择:可以一次对pipeline中所有估计器的参数进行网格搜索。...查看特征和数据类型 df.dtypes ?...方案1：不使用pipeline的用例（典型ML工作流程） # Importing the Dependencies from sklearn.impute import SimpleImputer...3）列转换器：ColumnTransformer用于将上述转换应用于数据帧中的正确列，我将它们传递给我，这是我在上一节中定义的数字和分类特征的两个列表。...from sklearn.pipeline import pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer numeric_transformer
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码，让我们的代码看起来更加条理。 ?...构建pipeline的流程如下例子： from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline...from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.ensemble...['int64', 'float64']] # 缺失值填补 numerical_transformer = SimpleImputer(strategy='constant') # 对分类变量的处理...handle_unknown = 'ignore'))]) # Bundle preprocessing for numerical and categorical data preprocessor = ColumnTransformer
数据集提供14个输入变量，这些变量数据的类型有标签数据、序列数据、连续数据。变量的完整列表如下： 年龄。 阶级。 最终重量。 教育程度。 教育年限。 婚姻状况。 职业。 社交。 种族。 性别。...具体的，建立一个Pipeline，其中第一步使用ColumnTransformer()函数；第二步使用OneHotEncoder()函数；第三步使用MinMaxScaler函数。...MinMaxScaler from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer from...= Pipeline(steps=[('t',ct), ('m',model)]) 函数定义完成后，我们就可以调用该函数进行参数拟合了： ... # fit the model pipeline.fit...MinMaxScaler from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler...小提琴图 # 针对目标列或分类列的所有数值列的Violinplot作为关键字参数传递 plt = tips_eda.violinplot(hue='sex', height=7) plt.savefig...("Violin.png") # 作为关键字参数传递的针对目标列或分类列的选择性数值列的Violinplot plt = tips_eda.violinplot(col_to_plot=['total_bill...特征图 # 包含作为关键字参数传递的分类列的所有数值特征的成对图 plt = tips_eda.pairplot(hue='sex', height=5, width=8) plt.savefig("...# 使用sklearn机器学习管道获取特征重要性 pipeline_data = df[["total_bill", "tip", "size", "sex", "smoker"]] target_class_labels
1️.FunctionTransformer 虽然Sklearn中有很多内置的预处理操作可以放进pipeline管道，但很多时候并不能满足我们的需求。...reduce_memory(X: pd.DataFrame, y=None): """将数值型列的类型转换为float32类型，以减少内存占用 @公众号：Python数据科学...Sklearn提供了估计器的HTML表示形式，让整理处理流程更直观清晰： >>> giant_pipeline Pipeline(steps=[('columntransformer',...ColumnTransformer(transformers=[('cat_pipe', Pipeline...import set_config set_config(display="diagram") >>> giant_pipeline 将dispaly参数设置为diagram，就可以获得管道的HTML
同时，如果添加 BaseEstimator 作为基类（并在构造函数中避免 *args 和 **kargs），你还能额外获得两个非常有用的自动调整超参数的方法 get_params（）和 set_params...下面是一个数值属性的流水线例子： from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler...对于非数值型的字符属性，可以建立一个新的完整的 Pipeline，将上面的 num_pipeline 和字符属性的转换整合到一个 Pipeline 中，如下所示： from sklearn.compose...import ColumnTransformer num_attribs = list(housing_num) cat_attribs = ["ocean_proximity"] full_pipeline...= ColumnTransformer([ ("num", num_pipeline, num_attribs), ("cat", OneHotEncoder(), cat_attribs
>>> from sklearn.pipeline import Pipeline 每个步骤是一个two-item元组，由一个标记步骤和实例化估计器的字符串组成。前一个步骤的输出是后一个步骤的输入。...>>> from sklearn.compose import ColumnTransformer >>> cat_si_step = ('si', SimpleImputer(strategy='constant...首先使用dtypes属性查找每列的数据类型，然后测试每个dtype的类型是否为“O”。 dtypes属性会返回一系列NumPy dtype对象，每个对象都有一个单一字符的kind属性。...我们需要做一些K重交叉验证，以了解如何处理不可见的数据。这里我们设置一个随机状态，以便在整个教程的其余各部分保持同样的状态。...在流程中，我们必须将步骤的名称加上双下划线，然后使用参数名。 如果流程中有多个层级，必须继续使用双下划线，向上移动一级，直至到达我们想要优化其参数的估算器为止。
数据预处理自动化 数据预处理是机器学习中不可或缺的一部分，而AutoML系统通过自动执行数据预处理步骤来节省时间并减少人为错误。...以下是Python代码实现的一个简单示例： from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler..., OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer import pandas as pd # 假设有一个数据集包含数值特征和类别特征...它支持图像、文本、表格等多种数据类型的自动建模。 2....Auto-sklearn Auto-sklearn是基于Scikit-learn的AutoML工具，能够自动选择最优的机器学习算法及其超参数配置，并包含对特征工程和模型组合的支持。
一个非常有用的技巧是使用 generator 生成器和Ctrl + Enter组合，而不是我们常规的Shift + Enter运行整个单元格。这样做就可以很方便地迭代查看同一单元格中的不同样本了。...2、特征重要性/参数的可视化 如果我们做机器学习，那么模型的参数或者特征的重要性是必不可少的一环。通常我们会像下面这样查看参数，但小数点太多了，真的容易花眼，这样非常不便于分析和比较。 ?...之后每次展示参数或者特征重要性的时候，直接替换字段名就ok了。...推荐一个连接sklearn和pandas的库包，它叫sklearn_pandas。它将sklearn的ColumnTransformer替换为pandas的DataFrameMapper。...用起来无缝连接，和直接使用sklearn的ColumnTransformer毫无区别。
这样设计的好处是方便我们使用sklearn中的流水线(pipeline)，还允许我们自定义转换器，这样能够把一系列的步骤统一起来。...构造转换流水线 sklearn中提供了Pipeline类，称为流水线类。它的构造函数会通过一系列的名称/估算器配对来定义步骤的序列，使数据转换按照正确的步骤来执行。...除了自定义选择转换器，新版本的sklearn中也有可以直接使用的ColumnTransformer，这样就省去了自己定义选择器的步骤，代码如下所示，可以看到两种方式的结果是完全一样的（最后一行的代码返回...使用网格搜索调整超参数 sklearn中提供了GridSearchCV帮我们进行参数的网格搜索，需要事先指定超参数组合。例如下面以随机森林为例说明： ?...与GridSearchCV相比，它不会尝试所有可能的组合，而是在每次迭代时为每个超参数选择一个随机值，然后对一定数量的随机组合进行评估。运行10次迭代的结果如下： ?
通常与ColumnTransformer一起使用，特别是在处理混合类型数据时：from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose...import ColumnTransformer # 假设 X_categorical 是包含分类变量的DataFrame categorical_features = ['feature1'...数据变换基于多项式、指数、对数、平方根等进行变换；from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures# 参数degree为度，默认值为2poly_data...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...它首先使用所有特征训练一个模型，通过迭代地训练模型并剔除不重要的特征，直到达到预设的特征数量或满足其他停止条件为止。
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