python – 获取对应的类到predict_proba(GridSearchCV sklearn)
发布时间：2020-12-20 12:08:37 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：我正在使用GridSearchCV和一个管道来分类som文本文档.下面插入了一个代码段 clf = Pipeline([('vect',TfidfVectorizer()),('clf',SVC())])parameters = {'vect__ngram_range' : [(1,2)],'vect__min_df' : [2],'vect__stop_words' : ['english'],'vect__lower
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我正在使用GridSearchCV和一个管道来分类som文本文档.下面插入了一个代码段
clf = Pipeline([('vect',TfidfVectorizer()),('clf',SVC())])
parameters = {'vect__ngram_range' : [(1,2)],'vect__min_df' : [2],'vect__stop_words' : ['english'],'vect__lowercase' : [True],'vect__norm' : ['l2'],'vect__analyzer' : ['word'],'vect__binary' : [True],'clf__kernel' : ['rbf'],'clf__C' : [100],'clf__gamma' : [0.01],'clf__probability' : [True]}
grid_search = GridSearchCV(clf,parameters,n_jobs = -2,refit = True,cv = 10)
grid_search.fit(corpus,labels)
我的问题是,当使用grid_serach.predict_proba(new_doc),然后想要找出概率与grid_search.classes_对应的类时,我得到以下错误
我错过了什么？我认为如果管道中的最后一个“步骤”是分类器,那么GridSearchCV的返回也是一个分类器.因此,可以使用该分类器的属性,例如,classes_ 提前致谢！ 解决方法
正如上面的注释中所提到的,grid_search.best_estimator_.classes_返回了一条错误消息,因为它返回一个没有属性.classes_的管道.但是,通过首先调用管道的步骤分类器,我可以使用classes属性.这是解决方案
grid_search.best_estimator_.named_steps['clf'].classes_ （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |