如何在scikit-learn中对管道中的转换参数进行网格搜索

Question

我的目标是使用一种模型选择最重要的变量，使用另一种模型使用这些变量进行预测。 在下面的示例中，我使用了两个RandomForestClassifiers，但是第二个模型可以是任何其他分类器。

RF具有带有阈值自变量的变换方法。 我想对不同的可能阈值参数进行网格搜索。

这是一个简化的代码片段：

# Transform object and classifier
rf_filter = RandomForestClassifier(n_estimators=200, n_jobs=-1, random_state=42, oob_score=False)
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, random_state=42, oob_score=False)

pipe = Pipeline([("RFF", rf_filter), ("RF", clf)])

# Grid search parameters
rf_n_estimators = [10, 20]
rff_transform = ["median", "mean"] # Search the threshold parameters

estimator = GridSearchCV(pipe,
                         cv = 3, 
                         param_grid = dict(RF__n_estimators = rf_n_estimators,
                                           RFF__threshold = rff_transform))

estimator.fit(X_train, y_train)

错误为ValueError: Invalid parameter threshold for estimator RandomForestClassifier

我认为这行得通，因为文档说：

如果为None且可用，则使用对象属性阈值。

我尝试在网格搜索之前设置阈值属性（ rf_filter.threshold = "median" ），并且它起作用了； 但是，我不知道如何在其上进行网格搜索。

是否有一种方法可以迭代分类器的transform方法中通常期望提供的不同参数？

Answer 1

按照您所描述的相同方法，即使用两个不同的“随机森林”分类器进行分组来对特征进行选择和分类，然后遇到了相同的问题。

RandomForestClassifier类的实例不具有称为threshold的属性。 实际上，您可以使用描述的方式或

setattr(object, 'threshold', 'mean')

但是主要问题似乎是get_params方法检查BaseEstimator的任何成员的有效属性的方式：

class BaseEstimator(object):
"""Base class for all estimators in scikit-learn

Notes
-----
All estimators should specify all the parameters that can be set
at the class level in their __init__ as explicit keyword
arguments (no *args, **kwargs).
"""

@classmethod
def _get_param_names(cls):
    """Get parameter names for the estimator"""
    try:
        # fetch the constructor or the original constructor before
        # deprecation wrapping if any
        init = getattr(cls.__init__, 'deprecated_original', cls.__init__)

        # introspect the constructor arguments to find the model parameters
        # to represent
        args, varargs, kw, default = inspect.getargspec(init)
        if not varargs is None:
            raise RuntimeError("scikit-learn estimators should always "
                               "specify their parameters in the signature"
                               " of their __init__ (no varargs)."
                               " %s doesn't follow this convention."
                               % (cls, ))
        # Remove 'self'
        # XXX: This is going to fail if the init is a staticmethod, but
        # who would do this?
        args.pop(0)
    except TypeError:
        # No explicit __init__
        args = []
    args.sort()
    return args

实际上，正如明确指出的那样，所有估计器都应在其__init__中将可以在类级别设置的所有参数指定为显式关键字参数。

因此，我尝试将阈值指定为__init__函数中的参数，默认值为'mean'（无论如何，它是当前实现中的默认值）

    def __init__(self,
             n_estimators=10,
             criterion="gini",
             max_depth=None,
             min_samples_split=2,
             min_samples_leaf=1,
             max_features="auto",
             bootstrap=True,
             oob_score=False,
             n_jobs=1,
             random_state=None,
             verbose=0,
             min_density=None,
             compute_importances=None,
             threshold="mean"): # ADD THIS!

然后将此参数的值分配给类的参数。

    self.threshold = threshold # ADD THIS LINE SOMEWHERE IN THE FUNCTION __INIT__

当然，这意味着修改类RandomForestClassifier （在/python2.7/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py中），这可能不是最好的方法……但这对我有用！ 现在，我可以对不同的阈值参数进行网格搜索（并交叉验证），从而可以选择不同数量的特征。

Answer 2

class my_rf_filter(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self,threshold):
    self.threshold = threshold

def fit(self,X,y):
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1, random_state=42, oob_score=False)
    model.fit(X,y)
    self.model = model
    return self

def transform(self,X):
    return self.model.transform(X,self.threshold)

通过将RandomForestClassifier包装在新类中，它将起作用。

rf_filter = my_rf_filter(threshold='mean')
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, random_state=42, oob_score=False)

pipe = Pipeline([("RFF", rf_filter), ("RF", clf)])

# Grid search parameters
rf_n_estimators = [10, 20]
rff_transform = ["median", "mean"] # Search the threshold parameters

estimator = GridSearchCV(pipe,
                         cv = 3, 
                         param_grid = dict(RF__n_estimators = rf_n_estimators,
                                           RFF__threshold = rff_transform))

一个测试例子：

from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
X_digits = digits.data
y_digits = digits.target

estimator.fit(X_digits, y_digits)


Out[143]:
GridSearchCV(cv=3,
       estimator=Pipeline(steps=[('RFF', my_rf_filter(threshold='mean')), ('RF', RandomForestClassifier(bootstrap=True, compute_importances=None,
            criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
            max_leaf_nodes=None, min_density=None, min_samples_leaf=1,
            min_samples_split=2, n_estimators=10, n_jobs=-1,
            oob_score=False, random_state=42, verbose=0))]),
       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
       param_grid={'RF__n_estimators': [10, 20], 'RFF__threshold': ['median', 'mean']},
       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, score_func=None, scoring=None,
       verbose=0)


estimator.grid_scores_

Out[144]:
[mean: 0.89705, std: 0.00912, params: {'RF__n_estimators': 10, 'RFF__threshold': 'median'},
 mean: 0.91597, std: 0.00871, params: {'RF__n_estimators': 20, 'RFF__threshold': 'median'},
 mean: 0.89705, std: 0.00912, params: {'RF__n_estimators': 10, 'RFF__threshold': 'mean'},
 mean: 0.91597, std: 0.00871, params: {'RF__n_estimators': 20, 'RFF__threshold': 'mean'}]

如果您需要在my_rf_filter类中修改RandomForestClassifier的参数，我认为您需要显式添加它们，即，由于我这样做失败，因此model.set_paras(**kwargs)在__init__()和model.set_paras(**kwargs)使用**kwargs 。 我认为将n_estimators=200添加到__init__() ，然后进行model.n_estimators = self.n_estimators将起作用。

Answer 3

您可以通过以下技巧避免大多数其他编码。

首先捕获估计器的变量参考。 （在这种情况下为“估计器”）您可以在调试过程中查找实际引​​用的超参数名称。

对于上述问题

pipe = Pipeline([("RFF", rf_filter), ("RF", clf)])
...

param_grid = {"clf__estimator__n_estimators": [10, 20],

}

estimator = GridSearchCV(pipe,
                         cv = 3, 
                         param_grid )

因此，只需将超参数（即max_features）更改为clf__estimator__max_features