使用数组的Python Sklearn管道
Python Sklearn管道是Scikit-learn库中的一个功能强大的工具，用于简化机器学习模型的开发流程。它可以将多个数据预处理步骤和机器学习模型组合在一起，形成一个流水线，从而实现自动化的数据处理和模型训练。
Sklearn管道的主要优势包括：
- 简化流程：Sklearn管道允许将多个数据预处理和模型训练步骤组合在一起，形成一个完整的流程。这样可以大大简化代码，提高开发效率。
- 自动化处理：通过Sklearn管道，可以自动处理数据预处理和模型训练过程中的一些繁琐步骤，如特征缩放、特征选择、数据转换等。这样可以减少手动处理的错误，并提高模型的准确性。
- 可复用性：Sklearn管道可以保存为一个整体，方便在不同的数据集上重复使用。这样可以节省时间和精力，并保持一致的数据处理和模型训练流程。
- 参数调优：Sklearn管道可以与网格搜索等参数调优工具结合使用，帮助寻找最佳的模型参数组合。这样可以提高模型的性能和泛化能力。
Sklearn管道的应用场景包括但不限于：
- 数据预处理：Sklearn管道可以用于数据清洗、特征缩放、特征选择、特征转换等数据预处理步骤。它可以帮助提高数据的质量和可用性，从而提高模型的准确性。
- 模型训练：Sklearn管道可以用于训练各种机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。它可以帮助简化模型训练的流程，提高模型的性能和泛化能力。
- 自动化机器学习：Sklearn管道可以与自动化机器学习工具结合使用，实现自动化的特征工程和模型选择。这样可以减少人工干预，提高机器学习的效率和准确性。
腾讯云提供了一系列与机器学习和数据处理相关的产品，可以与Sklearn管道结合使用，如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以与Sklearn管道无缝集成，实现端到端的机器学习流程。
- 腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据清洗、数据转换、数据存储等功能，可以与Sklearn管道结合使用，实现数据预处理和特征工程的自动化。
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能算法和工具，可以与Sklearn管道结合使用，实现自动化的机器学习和数据处理。
总之，Sklearn管道是一个强大的工具，可以简化机器学习模型的开发流程，提高开发效率和模型性能。在使用Sklearn管道时，可以结合腾讯云提供的相关产品，实现更加全面和完善的机器学习解决方案。
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1回答
代码在列的规范上抛出错误
、、、、
当我运行我的模型时，我一直收到以下的值错误： ValueError: Specifying the columns using strings is only supported for pandas DataFrames 以下是该错误的完整版本： Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/__init__.py", line 425, in _get_column_indices
all_columns = X.columns
浏览 38提问于2020-10-26得票数 0
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我试图在Sklearn中训练一个StackingClassifier，但是我经常遇到这样的错误，fit方法似乎在抱怨我传递了numpy数组。据我所知，这是所有适合滑雪的方法应该如何工作。我阅读并效仿了的例子，并对其进行了扩展，使其包括一个更加复杂和全面的处理分类、序号、标量和文本数据的管道。
对于冗长的代码示例，我事先很抱歉，但我觉得有必要提供一个完整的可重复的示例。简单地将管道分解成它的组成估值器并单独测试这些估计器并不会引起任何例外，所以我想这个错误来自于格式塔估计器。
选择特征
categorical_data = [
"race",
"gende
浏览 3提问于2022-04-26得票数 0
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我正在做文件分类，并获得了高达76%的准确性。在预测文档类别时，我做了下面的一个
doc_clf.predict(tf_idf.transform((count_vect.transform([r'document']))))
我得到了以下错误：
File "/usr/local/lib/python3.5/dist- packages/sklearn/utils/metaestimators.py", line 115, in <lambda>
out = lambda *args, **kwargs: self.fn(obj, *args,
浏览 0提问于2018-02-13得票数 1
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我已经看到了这、这和这的问题，但这些建议似乎都解决不了我的问题(所以我已经回复了它们)。
我有以下代码：
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
parser = English()
class CleanTextTransformer(TransformerMixin):
def transform(self, X, **transform_params):
return [cleanText(text) for text in X]
def fit(self, X, y=None, **fit_params)
浏览 0提问于2019-06-30得票数 2
我正在尝试将管道对象保存为PMML，而Python抛出了一个RuntimeError。 我的Python版本是3.6，sklearn2pmml版本是0.44.0，JDK版本是1.8.0_201。 所有这些都符合软件包的前提条件。 以下是我到目前为止所做的工作。(我不包括数据加载和清理部分) from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml import make_pmml_pipeline, sklearn2pmml
logit_pipline = Pipeline([('vect', Coun
浏览 472提问于2019-04-30得票数 3
我正在努力学习如何通过sklearn来处理文本数据，并且遇到了一个我无法解决的问题。
下面的教程是：
输入是带有两列的熊猫df。一个带有文本，一个带有二进制类。
代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
traindf, testdf = train_test_split(nlp_df, stratify=
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
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在管道中使用用户方法
、、、、
如何在管道中实现特征工程方法？为什么我会得到以下错误？
我想在我的数据在我的add_features中进行预处理之后应用我的PipeLine方法，并且没有更多的缺失值。由于如果我试图将该方法应用于具有NA值的数据集，则会得到一个错误。因此，我认为适当的答案是在我的PipeLine中添加该方法作为下一步。
我怎样才能做到这一点？我的交叉分裂变量定义不包括在此代码中，但它是以前定义的。如果有任何帮助的话，我正在使用“泰坦尼克号灾难”数据集。
我的代码：
nominal_pipeline = Pipeline([
('imputer',SimpleImputer(strategy=&
浏览 2提问于2022-08-07得票数 0
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下面有一条管道。X是特性，y是目标变量。我想知道y是如何传递给估计器LinearSVC的。据我所知，StandardScaler只返回转换后的X。所以，我认为y没有传递给LinearSVC。然而，这段代码起作用了，我可以做预测。因此，我想知道y是如何到达最终估计量的。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import Linear SVC
svm_clf = Pipeline([
("sca
浏览 0提问于2020-12-11得票数 0
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1回答
我有一个问题，我试着构建我自己的分类器，它是完成的，它工作得很好，但当我尝试使用交叉验证分数时，我得到了一个错误：
File "/home/webinterpret/workspace/nlp/wi-item-attribute-extraction/attr_extractor.py", line 95, in fit
print self.fitted_models[attr][len(self.fitted_models[attr]) - 1].cross_validation_score(x_train, y_train, 5, 0.2)
File &#
浏览 3提问于2015-08-05得票数 1
我有一个熊猫数据框架，包含有关用户发送信息的信息。对于我的模型，我感兴趣的是预测一个消息的丢失收件人，我给收件人A，B，C的消息，我想预测谁应该是收件人的一部分。
我正在使用OneVsRestClassifier和LinearSVC进行多标签分类。对于功能，我想使用邮件的收件人。主体和身体。
由于收件人是用户列表，所以我希望使用MultiLabelBinarizer转换该列。对于主体和身体，我想使用TFIDF。
我的输入泡菜文件的数据如下所示:除了接收者之外，所有值都是字符串，后者是set()
[[message_id,sent_time,subject,body,set(recipients
浏览 1提问于2017-11-30得票数 4
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我正在使用以下RandomForest代码创建Python模型
from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
rf=RandomForestClassifier()
rf = PMMLPipeline([('random',rf)])
rf.fit(X_train, y_train)
sklearn2pmml(rf, "classification pmml file/random.pmml",with_repr=True)
我使用Pyth
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
我有一个sklearn管道，它提取三个不同的特性。
manual_feats = Pipeline([
('FeatureUnion', FeatureUnion([
('segmenting_pip1', Pipeline([
('A_features', A_features()),
('segmentation', segmentation())
])),
('seg
浏览 2提问于2019-10-23得票数 2
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我试着做一个玩具例子来说明我的困惑。我意识到这是一个关于虹膜数据集的愚蠢的例子。
from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class ItemSe
浏览 5提问于2017-01-14得票数 3
我正在学习如何创建文本数据分析管道，并在稍后将其用于网格搜索。但是，我遇到了一个问题，给出的方法不适用于这种情况。
我想让这段代码起作用：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
from mlxtend.feature_selection import ColumnSelector
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import Bernoul
浏览 0提问于2020-08-30得票数 1
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我正在使用sklearn的线性SVC模型进行文本分类。现在，我想使用SHAP (https://github.com/slundberg/shap)来可视化哪些单词/标记对分类决策的影响最大。 现在这不起作用，因为我得到了一个错误，似乎起源于我定义的管道中的矢量器步骤-这里有什么问题？ 我在这种情况下如何使用SHAP的一般方法是正确的吗？ x_Train, x_Test, y_Train, y_Test = train_test_split(df_all['PDFText'], df_all['class'], test_size = 0.2, random_
浏览 106提问于2019-04-26得票数 5
1回答
如何让我的流水线执行补偿阶段？
、、、、
我正在尝试运行一个基本的模型，但似乎我的管道的估算阶段失败了，我真的不明白为什么。
下面是最小的可复制代码
如果你愿意，你可以找到和的数据。最初它们是在一个公共文件中，我可以很容易地将您链接到该文件中，但我对它们进行了一些转换，因此我将使用编辑后的输出来减少您必须阅读的代码。但是，如果需要，我可以很容易地链接到原始代码和数据集。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,AdaBoostRegressor,AdaBoostClassifier,Random
浏览 0提问于2020-10-18得票数 0
我想创建一个PMML管道，比如 PMMLPipeline([
("clt", ColumnTransformer([
("cl", Pipeline([
("std", StandardScaler()),
("pca", PCA(4) ),
("kmeans", KMeans(
浏览 10提问于2019-06-19得票数 0
我尝试使用带有Python3.4的scikit-learn包来进行网格搜索，
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import
浏览 0提问于2015-05-04得票数 22
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学习不同数据类型的自定义管道
、、、、
我目前正试图预测一个kickstarter项目是否成功取决于一组整数和一些文本特性。我在考虑建造一条管道，它看起来像这样
参考资料：
这是我的ItemSelector和管道代码
class ItemSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, keys):
self.keys = keys
def fit(self, x, y=None):
return self
def transform(self, data_dict):
ret
浏览 0提问于2017-07-12得票数 1
我对ML比较陌生，在学习管道的过程中。
我正在创建一个定制转换器管道，并得到以下错误: AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'fit’。下面是密码。
我不完全确定错误发生在哪里。任何帮助都是非常感谢的。
注:我正在使用景县住房数据https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction
housing_df =pd.read_csv("kc_house_data.csv")
housing_df
class FeatureSelector(BaseEstimator,Tra
浏览 0提问于2021-09-24得票数 0
我想尝试不同的管道配置文本分类。
是我干的
pipe = Pipeline([('c_vect', CountVectorizer()),('feat_select', SelectKBest()),
('ridge', RidgeClassifier())])
parameters = {'c_vect__max_features': [10, 50, 100, None],
'feat_selec
浏览 3提问于2017-08-19得票数 1
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我正在尝试用FAMD、SMOTENC和其他预处理步骤实现管道。然而，它每次都会产生错误。如果我从管道中移除FAMD，它可以正常工作。
我的代码：
#Seperate the dataset in two parts
num_df= X_train_new.select_dtypes(include=[np.number]).columns
cat_df= X_train_new.select_dtypes(exclude=[np.number]).columns
#Create a mask for categorical features
categorical_feature_mask
浏览 4提问于2021-03-03得票数 1
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这是我的第一篇文章。我一直在尝试将功能与FeatureUnion和Pipeline相结合，但是当我添加一条tf-idf + svd piepline时，测试失败了，并出现了“尺寸不匹配”错误。我的简单任务是创建一个回归模型来预测搜索相关性。代码和错误报告如下。我的代码中有什么地方错了吗？
df = read_tsv_data(input_file)
df = tokenize(df)
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size = 0.2, random_state=2016)
x_train = df_train['sq&#
浏览 11提问于2016-07-31得票数 1
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1回答
我有Python包，用于预处理数据，以便进行训练和评分/推理。我正在使用它作为管道中的python步骤。入口脚本(在包中)接受参数，即任务参数choices=(训练，得分)并进行预处理。以下是步骤代码：
# Pipeline parameter: task, config_path
param_task = PipelineParameter(name='task', default_value='train')
param_config_path = PipelineParameter(name="config_path", default_v
浏览 6提问于2022-02-10得票数 1
回答已采纳
我正在做一个小项目，在那里我试图应用“合成少数群体过度抽样技术”，在那里我的数据是不平衡的。
我为SMOTE函数创建了一个自定义的transformerMixin。
class smote(BaseEstimator, TransformerMixin):
def fit(self, X, y=None):
print(X.shape, ' ', type(X)) # (57, 28) <class 'numpy.ndarray'>
print(len(y), ' ', type)
浏览 0提问于2018-04-11得票数 5
回答已采纳
，我在python和R中都尝试了朴素的bayes，得到了不同的AUROC值。为什么会这样？
R代码：
library(bnlearn)
library(pROC)
library(tm)
corpus <- VCorpus(VectorSource(paste(data$TEXT, sep = ' ')))
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus, control = list(tolower = TRUE,
removeNumbers = FALSE,
浏览 1提问于2019-01-29得票数 0
我正在编写一个使用ColumnTransformer和LabelEncoder对著名的泰坦尼克号数据集X进行预处理的示例。
Age Embarked Fare Sex
0 22.0 S 7.2500 male
1 38.0 C 71.2833 female
2 26.0 S 7.9250 female
3 35.0 S 53.1000 female
4 35.0 S 8.0500 male
像这样叫变压器：
from sklearn.compose impor
浏览 0提问于2019-05-02得票数 16
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我尝试使用GridSearchCV和管道来检查支持向量机的参数。代码如下。
parameter={'svm_C':(0.1, 1, 10, 100), 'svm_gamma':(0.001, 0.01, 0.1, 10)}
pipe=Pipeline([("scaler", StandardScaler), ("svm", SVC())])
print(parameter)
print(pipe)
print(xtrain.shape)
print(ytrain1.shape)
grid=GridSearchCV(pipe, p
浏览 0提问于2018-10-10得票数 2
我跟随这个例子在线进行简单的文本分类
当我像这样创建分类器对象时
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', shuffle=True)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
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我正在使用来自python的h2o自动库和scikit学习包装器来创建一个用于培训我的模型的管道。我遵循正式文档推荐的：
from sklearn import datasets
from sklearn.feature_selection import f_classif, SelectKBest
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from
浏览 9提问于2022-09-30得票数 1
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1回答
我已经建立了一个神经网络，它可以很好地处理一个较小的数据集，比如300,000个已知的好行和70000个可疑行。我决定将已知的好数据行的大小增加到650万行，但是内存出现了一些错误，所以我决定尝试一个管道，并通过它运行dataframe。对于1和0的因变量，我有两个分类变量和on列。
DBF2
ParentProcess ChildProcess Suspicious
0 C:\Program Files (x86)\Wireless AutoSwitch\wrl... ... 0
1 C:\
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
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我已经创建了一个自定义转换器(TopQuantile())，它使用sklearn的TransformerMixin和BaseEstimator类，如下所示，主要是在bumpy或pandas输入特性/列上运行np.percentile()或pd.DataFrame.quantile()，以确定功能中哪些值属于用户指定的分位数，哪些值不属于用户指定的分位数，然后将每一行计数写入一个新的numpy/Pandas列中。
这里的问题是，当我使用cross_validate运行管道时，它会抛出IndexError: index 10 is out of bounds for axis 1 with siz
浏览 1提问于2018-08-05得票数 0
回答已采纳
我用Python为Tweets编写了一个分类器，然后在磁盘上以.pkl格式保存它，这样我就可以一次又一次地运行它，而不需要每次训练它。这是代码：
import pandas
import re
from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn import cross_validation
from sklearn.exte
浏览 5提问于2015-10-07得票数 3
我使用sklearn2pmml将我的模型导出到.pmml文件 如何将PMML文件读回python PMMLpipeline？ 我正在检查repo，但在文档中找不到解决方案。谢谢
浏览 30提问于2019-03-18得票数 0
在LabelEncoder中使用make_column_transformer时出现错误
def train_or_load_model(data,learn=True):
to_categorical = None
to_OH = None
to_drop = None
with open('to_categorical.pickle','rb') as f:
to_categorical=pickle.load(f)
with open('to_OH.pickle','rb') as f:
to_OH=pic
浏览 1提问于2019-12-24得票数 0
我正在尝试利用make_pipeline()从scikit-学习与GridSearchCV()。管道很简单，只包括两个步骤，一个StandardScaler()和一个MLPRegressor()。GridSearchCV()也非常简单，我正在使用TimeSeriesSplit()进行交叉验证。
我得到的错误如下：
ValueError:用于估计器管道的无效参数MLPRegressor (steps=(‘StandardScaler’，StandardScaler())，('mlpregressor'，MLPRegressor())。使用estimator.get_params(
浏览 2提问于2021-09-21得票数 0
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如何找到导致此错误的功能： c:\users\pc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py:614: FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
Traceback (most recent call last):
File
浏览 25提问于2021-11-15得票数 1
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我有一个具有分类和数值特性的数据集，我想在其上应用一些转换，然后是XGBClassifier。
链接到数据集：
由于数值和分类特性的转换不同，所以我使用了sklearn_pandas及其DataFrameMapper。
要对分类特性执行一次热编码，我想使用DictVectorizer。但是要使用DictVectorizer，我首先需要将数据格式转换为dict，这是我尝试使用自定义转换器字典实现的。
当我运行管道时，我得到错误'builtin_function_or_method‘对象是不可迭代的。有人知道是什么导致了这个错误吗？
import numpy as np
import p
浏览 0提问于2018-08-28得票数 3
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我尝试过随机森林回归。
代码如下所示。
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_predict
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.pipeline import make_pipel
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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4回答
滑雪板估计管道无效参数
、、、
我正在实现O‘’Reilly书“使用Python进行机器学习的介绍”中的一个示例，使用Python2.7和sklearn 0.16。
我使用的代码：
pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(), LogisticRegression())
param_grid = {"logisticregression_C": [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], "tfidfvectorizer_ngram_range": [(1,1), (1,2), (1,3)]}
grid = GridSearchCV(pip
浏览 10提问于2017-01-27得票数 38
回答已采纳
因此，在分类器训练之前，我尝试在流水线中进行异常点去除和监督特征选择。为此，我必须创建自定义变压器，以输入管道。我找到的所有示例都将y=None作为transform()方法的参数，但是，由于我需要更改y (即从y中删除异常值)，我需要能够访问它。这是我的自定义变压器，用于移除离群点。
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
浏览 3提问于2021-06-13得票数 1
我有一个一维数组，每个元素中都有很大的字符串。我正在尝试使用CountVectorizer将文本数据转换为数值向量。但是，我收到一个错误消息：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'
mealarray在每个元素中都包含大字符串。这样的样本有5000个。我正在尝试将其向量化，如下所示：
vectorizer = CountVectorizer(
stop_words='english',
ngram_range=(1, 1), #ngram_
浏览 1提问于2014-10-15得票数 14
我尝试用下面的代码来GridSearchCV epochs和batch_size：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, shuffle=False)
X_train2 = X_train.values.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
y_train2 = np.ravel(y_train.values)
X_test2 = X_test.values.reshape((X_test.shape[0], 1, X_
浏览 0提问于2018-12-27得票数 3
我在试着理解科学学习管道是如何工作的。我有一些虚拟数据，我试图拟合一个随机森林模型的虹膜数据。这是一些代码
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklea
浏览 1提问于2020-10-02得票数 4
回答已采纳
我试图使用FeatureUnion()函数组合不同的features:dentisty_undictionary、file_length、tdm。tdm是由TfidfVectorizer().the代码生成的一种矢量，如下所示：
process_features = Pipeline(
[
('features',FeatureUnion(transformer_list=[('dentisty_undictionary',train_set.dentisty_undictionary),
浏览 0提问于2018-03-23得票数 1
回答已采纳
我有一个分类任务，希望使用重复嵌套的交叉验证来同时执行超参数调整和特征选择。为此，我使用Python的sklearn库在RFECV上运行RandomizedSearchCV，正如this SO answer中所建议的那样。 但是，我还需要缩放我的功能，并首先计算一些缺失的值。这两个步骤也应该包括在CV框架中，以避免训练和测试文件夹之间的信息泄漏。我试图创建一个Pipeline来到达那里，但我认为它“破坏”了我的简历嵌套(即，彼此分开执行RFECV和随机搜索)： import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classific
浏览 24提问于2021-11-08得票数 3
我在做一个文本分类项目。
在探索不同的分类器时，我遇到了XGBClassifier
我的分类任务是多类的。我得到了上面提到的错误，当我试图得分分类器-我猜是需要一些整形，但我不明白为什么。对我来说奇怪的是，其他分类器工作得很好(即使是这个默认的参数)。
下面是我代码中的相关部分：
algorithms = [
svm.LinearSVC(), # <<<=== Works
linear_model.RidgeClassifier(), # <<<=== Works
XGBClassifier(), # &l
浏览 2提问于2021-06-30得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用scikit学习PLSRegressor类作为降维的中间步骤，但是收到了以下错误。
ValueError: could not broadcast input array from shape (100,2) into shape (100)
我从scikit-学习文档中了解到，管道中实现fit和transform的任何中间步骤都应该有效。PLSRegression类确实实现了这些方法。
类sklearn.pipeline.Pipeline(步骤)
依次应用转换列表和最终估计器。管道的中间步骤必须是“转换”，也就是说，它们必须实现fit和transform方法。最后的估计只需实
浏览 4提问于2017-01-26得票数 2
3回答
一个问题。
据我所知，scikit学习的管道库是一种自动化助手，它通过一个定义的数据处理周期将数据带入其中。但在这种情况下，我看不出有什么意义。
为什么我不能在python中通过函数式或面向对象的编程来实现数据准备、模型训练、分数估计等？对我来说，它似乎更灵活和简单，你可以控制所有的输入，调整复杂的动态参数网格，评估复杂的度量，等等。
你能告诉我，为什么有人要使用sklearn.pipelines？它为什么会存在？
浏览 8提问于2022-05-10得票数 1
使用sklearn SVC()，我将得到以下错误
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
from sklearn.svm import SVC
# create the model
mySVC = SVC()
# fit the model to data
mySVC.fit(X,y)
# test the model on (new) data
result = mySVC.predict([3, 5, 4, 2
浏览 3提问于2018-09-16得票数 0
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