在 neuraxle 管道中使用 fit_params

Question

我想使用分类器，例如sklearn.linear_model.SGDClassifier，在 neuraxle 管道中，并使用 partial_fit 以在线方式安装它。我把分类器包裹在 SKLearnWrapper 与 use_partial_fit=True，像这样：

from neuraxle.pipeline import Pipeline
from neuraxle.steps.sklearn import SKLearnWrapper
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

p = Pipeline([
    SKLearnWrapper(SGDClassifier(), use_partial_fit=True)
    ]
)

X = [[1.], [2.], [3.]]
y = ['class1', 'class2', 'class1']

p.fit(X, y)

但是，为了使分类器适应在线方式，需要为 partial_fit 函数提供一个额外的参数 classes，其中包含可能出现的类数据，例如classes=['class1', 'class2']，至少是第一次被调用。所以上面的代码导致错误：

ValueError: classes must be passed on the first call to partial_fit.

其他 fit_params（例如 sample_weight）也会出现同样的问题。在标准的 sklearn 管道中，fit_params 可以通过 __ 语法传递给各个步骤，例如对于 sample_weight 参数：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline

q = Pipeline([
    ('clf', SGDClassifier())
])

q.fit(X, y, clf__sample_weight=[0.25, 0.5, 0.25])

当然，标准的 sklearn 管道不允许在分类器上调用 partial_fit，这就是我首先要使用 neuraxle 管道的原因。

有没有办法将额外的参数传递给 neuraxle 管道中步骤的 fit 或 partial_fit 函数？

Answer 1

我建议您编辑 SKLearnWrapper，以便通过重新定义它来向 partial_fit 方法添加参数，并添加您想要的缺少的参数。

您还可以向这个分支的 SKLearnWrapper 添加一个方法，如下所示。稍后可以使用从管道外部调用的 apply 方法更改类参数。

ConfigurablePartialSGDClassifier(SKLearnWrapper)

    def __init__(self):
        super().__init__(SGDClassifier(), use_partial_fit=True)

    def update_classes(self, classes: List[str]):
        self.classes = classes

    def _sklearn_fit_without_expected_outputs(self, data_inputs):
        self.wrapped_sklearn_predictor.partial_fit(data_inputs, classes=self.classes)

然后你可以这样做：

p = Pipeline([
    ('clf', ConfigurablePartialSGDClassifier())
])

X1 = [[1.], [2.], [3.]]
X2 = [[4.], [5.], [6.]]
Y1 = [0, 1, 1]
Y2 = [1, 1, 0]
classes = ['class1', 'class2', 'class1']

p.apply("update_classes", classes)
p.fit(X1, Y1)
p.fit(X2, Y2)

请注意，p 也可以简单地以这种方式定义以获得相同的行为：

p = ConfigurablePartialSGDClassifier()

事实是，如果步骤包含此类方法，对应用方法的调用可以通过管道并应用于所有嵌套步骤。

在 neuraxle 管道中使用 fit_params

Using fit_params in neuraxle pipeline

machine-learning

scikit-learn

neuraxle