Python 管道仅显示一步

Question

我尝试使用 TfIdf 作为第一步为短文本创建 SVM 分类器。当我创建 Pipeline 时，启动它并获得准确度分数 - 一切看起来都正确。

vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1,4), max_features=50000, max_df=0.5, use_idf=True, norm='l2') 
classifier = SGDClassifier(loss='hinge', max_iter=50, alpha=1e-05, penalty='l2')
pipe = Pipeline(steps=[('tfidf', vectorizer), ('clf', classifier)])
pipe.fit(X_train, y_train)

但是当我加载创建的模型并打印它时，我只得到一步 - TfIdf 而不是两步 - TfIdf 和 SVM。

print(pipe)
Pipeline(memory=None,
     steps=[('tfidf', TfidfVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
        dtype=<class 'numpy.float64'>, encoding='utf-8', input='content',
        lowercase=True, max_df=0.5, max_features=50000, min_df=1,
        ngram_range=(1, 4), norm='l2', preprocessor=None, smooth_idf=True...m_state=None, shuffle=True, tol=None,
       validation_fraction=0.1, verbose=0, warm_start=False))])

我假设我不了解管道的确切工作原理，但在我看到的每个示例中，其步骤与最初加载到管道中的步骤一样多。

感谢您的帮助！

Answer 1

似乎直接打印管道的输出被截断了，没有显示完整的输出。例如，参数 shuffle、tol、validation_fraction、verbose 和 warm_start 属于 SGDClassifier。

正如您在评论中发现的那样，为避免截断，您可以使用 pipeline.steps.

直接打印步骤

Python 管道仅显示一步

Python Pipeline shows only one step

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pipeline

svm

tf-idf

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