推定量としてパイプラインを使用するVotingClassifier

4
ga97dil 2020-01-24 13:09.

VotingClassifier複数の異なるモデル(デシジョンツリー、SVC、およびKerasネットワーク)からsklearnアンサンブルを構築したいと思います。それらはすべて異なる種類のデータ前処理を必要とするため、それぞれにパイプラインを作成しました。

# Define pipelines

# DTC pipeline
featuriser = Featuriser()
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc_pipe = Pipeline([('featuriser',featuriser),('dtc',dtc)])

# SVC pipeline
scaler = TimeSeriesScalerMeanVariance(kind='constant')
flattener = Flattener()
svc = SVC(C = 100, gamma = 0.001, kernel='rbf')
svc_pipe = Pipeline([('scaler', scaler),('flattener', flattener), ('svc', svc)])

# Keras pipeline
cnn = KerasClassifier(build_fn=get_model())
cnn_pipe = Pipeline([('scaler',scaler),('cnn',cnn)])

# Make an ensemble
ensemble = VotingClassifier(estimators=[('dtc', dtc_pipe), 
                                        ('svc', svc_pipe),
                                        ('cnn', cnn_pipe)], 
                            voting='hard')

FeaturiserTimeSeriesScalerMeanVarianceおよびFlattenerクラスがすべて採用することをいくつかのカスタム作られた変圧ありfittransformおよびfit_transform方法。

ensemble.fit(X, y)アンサンブル全体を適合させようとすると、エラーメッセージが表示されます。

ValueError:推定量リストは分類子である必要があります。

個々の推定量は特に分類子ではなくパイプラインであるため、私は理解できます。それでも機能させる方法はありますか?

1 answers

3
Venkatachalam 2020-01-26 12:32.

問題はにありKerasClassifierます。_estimator_typeチェックインされた、は提供されません_validate_estimator

パイプラインの使用の問題ではありません。Pipelineは、この情報をプロパティとして提供します。こちらをご覧ください。

したがって、クイックフィックスは設定_estimator_type='classifier'です。

再現可能な例:

# Define pipelines
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, Normalizer
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

X, y = make_classification()

# DTC pipeline
featuriser = MinMaxScaler()
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc_pipe = Pipeline([('featuriser', featuriser), ('dtc', dtc)])

# SVC pipeline
scaler = Normalizer()
svc = SVC(C=100, gamma=0.001, kernel='rbf')
svc_pipe = Pipeline(
    [('scaler', scaler), ('svc', svc)])

# Keras pipeline
def get_model():
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, input_dim=20, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    # Compile model
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model


cnn = KerasClassifier(build_fn=get_model)
cnn._estimator_type = "classifier"
cnn_pipe = Pipeline([('scaler', scaler), ('cnn', cnn)])


# Make an ensemble
ensemble = VotingClassifier(estimators=[('dtc', dtc_pipe), 
                                        ('svc', svc_pipe),
                                        ('cnn', cnn_pipe)], 
                            voting='hard')

ensemble.fit(X, y)

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