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[英]make_pipeline()f TypeError: All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string 'passthrough'
[英]python imblearn make_pipeline TypeError: Last step of Pipeline should implement fit
我正在尝试在管道内实现 imblearn 的 SMOTE。 我的数据集是存储在熊猫数据框中的文本数据。 请看下面的代码片段
text_clf =Pipeline([('vect', TfidfVectorizer()),('scale', StandardScaler(with_mean=False)),('smt', SMOTE(random_state=5)),('clf', LinearSVC(class_weight='balanced'))])
在此之后,我使用 GridsearchCV。
grid = GridSearchCV(text_clf, parameters, cv=4, n_jobs=-1, scoring = 'accuracy')
其中参数只是主要用于 TfidfVectorizer() 的调整参数。 我收到以下错误。
All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform. 'SMOTE
发布此错误,我已将代码更改为如下。
vect = TfidfVectorizer(use_idf=True,smooth_idf = True, max_df = 0.25, sublinear_tf = True, ngram_range=(1,2))
X = vect.fit_transform(X).todense()
Y = vect.fit_transform(Y).todense()
X_Train,X_Test,Y_Train,y_test = train_test_split(X,Y, random_state=0, test_size=0.33, shuffle=True)
text_clf =make_pipeline([('smt', SMOTE(random_state=5)),('scale', StandardScaler(with_mean=False)),('clf', LinearSVC(class_weight='balanced'))])
grid = GridSearchCV(text_clf, parameters, cv=4, n_jobs=-1, scoring = 'accuracy')
其中parameters
只是在SVC
分类器中调整C
这次我收到以下错误:
Last step of Pipeline should implement fit.SMOTE(....) doesn't
这是怎么回事? 有人可以帮忙吗?
imblearn.SMOTE
没有transform
方法。 文档在这里。
但是除了管道中的最后一步之外的所有步骤都应该有它,以及fit
。
要将 SMOTE 与 sklearn 管道一起使用,您应该在transform
方法中实现一个调用SMOTE.fit_sample()
的自定义转换器。
另一个更简单的选择是使用 ibmlearn 管道:
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.pipeline import Pipeline as imbPipeline
# This doesn't work with sklearn.pipeline.Pipeline because
# SMOTE doesn't have a .tranform() method.
# (It has .fit_sample() or .sample().)
pipe = imbPipeline([
...
('oversample', SMOTE(random_state=5)),
('clf', LinearSVC(class_weight='balanced'))
])
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