在构建和部署机器学习模型时，最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作，这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。...在ML世界中，采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们，这篇文章就是为你准备的。...在交叉验证中，安全pipeline有助于避免将测试数据中的统计信息泄漏到训练好的模型中 下面Scikit-learn pipelines流程图 ?...3）列转换器：ColumnTransformer用于将上述转换应用于数据帧中的正确列，我将它们传递给我，这是我在上一节中定义的数字和分类特征的两个列表。...方案2改进：采用Scikit-learn pipeline （最少代码） 在Scikit-learn中，还有两个以上的函数与我们在上述实现中使用的函数（Column Transformer和pipeline
在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。...第一步是定义要应用于数据集的转换。要在scikit-learn管道中包含数据转换，我们必须把它写成类，而不是普通的Python函数;一开始这可能听起来令人生畏，但它很简单。...另一种方法是简单地定义一个普通的Python函数，并将其传递给FunctionTransformer类，从而将其转换为一个scikit-learn transformer对象。...因此，CountWords.transform()被设计为接受一个序列并返回一个数据流，因为我将使用它作为管道中的第一个转换器。...当我们只使用一个数字列n_words并使用词汇表中的所有单词(即max_features = None)时，可以获得最佳性能。在交叉验证期间，该模型的平衡精度为0.94，在测试集上评估时为0.93。
在调用transform时，它使用这些存储的惟一值来生成二进制数组。...当我们在训练集中运行fit_transform时，Scikit-Learn找到了它需要的所有必要信息，以便转换包含相同列名的任何其他数据集。 多字符串列转换 对多列字符串进行编码不成问题。...将pipeline传递给列转换器 我们甚至可以将多个转换的流程传递给列转换器，我们现在正是要这样做，因为在字符串列上有多个转换。 下面，我们使用列转换器重现上述流程和编码。...所有的转换器都存储在named_transformers_ dictionary属性中。 然后使用特征名、含有三项要素的元组中的第一项，来选择特定的转换器。..._feature_names 使用基础转换器 上面构建的基础转换器估算器应该可以像任何其他scikit-learn估算器一样使用。我们可以将其实例化，然后转换数据。
，以及是从sklearn的哪部分获取的灵感； DataFrame：这个ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集来持有某一种数据类型，比如一个DataFrame可以有不同类型的列...，未来可能通过其他方式支持有状态的算法； 每个转换器或者预测器的实例都有一个唯一ID，这在指定参数中很有用； Pipeline 在机器学习中，运行一系列的算法来处理数据并从数据中学习是很常见的，比如一个简单的文档处理工作流可能包含以下几个步骤...此时该model就是一个转换器）； 一个Pipeline就是一个预测器，因此，在Pipeline的fit方法运行后会产生一个PipelineModel，同样是一个转换器，这个PipelineModel在测试时间使用...Pipeline可以操作DataFrame可变数据类型，因此它不能使用编译期类型检查，Pipeline和PipelineModel在真正运行会进行运行时检查，这种类型的检查使用DataFrame的schema...包中的类似； 传一个参数Map给fit和transform方法，参数Map中的任何一个参数都会覆盖之前通过setter方法指定的参数； 参数属于转换器和预测器的具体实例，例如，如果我们有两个逻辑回归实例
创建好的规则离不开直觉，还需要专业领域知识和数据挖掘经验，光有这些还不够，还得不停地尝试、摸索，在试错中前进，有时多少还要靠点运气。...Adult数据集包括15项特征，而最终的目的是预测一个人是否年收入多于五万美元，在现实生活中每一项特征对最终的预测结果的权重或者说重要性是不一样的，我们需要找到对收入影响最大的前90%的特征即可，当然不同的算法是不同的..._) #[74.25 0. 74.25] #----------------------选取最近特征------------------- #scikit-learn提供了几个用于选择单变量特征的转换器...# SelectKBest返回k个佳 特征， # SelectPercentile返回表现佳的前r%个特征 #首先，选取下述特征，从pandas数据框中抽 取一部分数据。...scores, pvalues = [], [] for column in range(X.shape[1]): #只计算该列的皮尔逊相关系数和p值，并将其存储到相应数组中。
当真实数据稀缺时（右侧），您可以使用类似丰富的数据（左侧）进行训练，并在训练-开发集中保留一些数据以评估过拟合；然后使用真实数据来评估数据不匹配（开发集）并评估最终模型的性能（测试集） 练习 在本章中，...当您使用 DataFrame 拟合任何 Scikit-Learn 估计器时，估计器会将列名存储在feature_names_in_属性中。...所有 Scikit-Learn 估计器在fit()方法中设置n_features_in_，并确保传递给transform()或predict()的数据具有这个特征数量。...此外，如果你不关心命名转换器，你可以使用 make_column_transformer()，它会为你选择名称，就像 make_pipeline() 一样。...如果适合管道转换器计算成本很高，您可以将管道的memory超参数设置为缓存目录的路径：当您首次适合管道时，Scikit-Learn 将保存适合的转换器到此目录。
Pipeline 中除最后一个 estimators 外的所有估计器都须是 transformer。...在今天的教程中，我们将使用 Analytics Vidhya 上的 loan prediction 数据集（ https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-loan-prediction-iii...我们通常为不同的变量类型创建不同的转换器。...在下面的代码中，我们先是创建了一个数值转换器 numeric_transformer 用 StandardScaler() 进行归一化，同时用 SimpleImputer(strategy='median...接下来，我创建一个包含原始 pipeline 的网格搜索对象。这样当我们进行网格搜索时，都会包含数据预处理以及用相应参数创建模型的步骤。
一个典型的场景就是我们上面提到的缩放数据使其呈现正态分布。通常我们会在pipeline以外做额外的处理，但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。...=CustomLogTransformer()) 如果转换器是一个函数如np.log，可以将其传递给func参数。...因为它的使用有严格的限制条件，它要求训练特征严格的正态分布，这样QDA就可以轻松计算并拟合分布周围的椭球形状了。 QDA 的另一个优点是它的速度非常快，在百万行数据集上训练它只需要几秒钟。...以下是QDA在Sklearn中的执行速度。...对于小数据集来说，查找异常值不成问题。如果特征超过50-100个时，就需要一种快速准确的算法来检测高维异常值了。 对于具有数百个特征和数百万行的数据集，原始算法可能也需要运行几个小时。
拼写检查器 另外，由于与Spark ML的紧密集成，在构建NLP管道时，您可以直接使用Spark的更多功能。...首先，有一个称为fit（）的方法，将一段数据保存并传递给这样的应用程序，Transformer（一般是拟合过程的结果）将更改应用于目标数据集。这些组件已嵌入到适用于Spark NLP。...他们有一个称为fit（data）的函数，它根据一些数据来训练一个模型。他们生产第二种类型的注释器，它是一个注释器模型或转换器(transformer)。...所有转换器(transformer)都是附加的，这意味着它们附加到当前数据，决不会替换或删除以前的信息。...使用此名称作为其他注释器的输入，需要注释这个注释器。 例子分析 1 注释器类型 每个注释器都有一个类型。这些共享类型的注释器可以互换使用，这意味着您可以在需要时使用它们中的任何一个。
使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。...以后每次想要激活这个环境,只需打开一个终端然后输入： $ cd $ML_PATH $ source env/bin/activate 启动该环境时，使用pip安装的任何包都只安装于这个独立环境中，Python...指挥访问这些包（如果你希望 Python 能访问系统的包，创建环境时要使用包选项--system-site）。...在我们的案例中，数据集很小，所以可以在全集上直接工作。...后面用测试集评估系统时，需要替换测试集中的缺失值，也可以用来实时替换新数据中的缺失值。 Scikit-Learn 提供了一个方便的类来处理缺失值：Imputer。
我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...Cloud DataFlow：在GCP上为批量预测提供自动扩展。 我使用如下所示的pom.xml将它们导入到我的项目中。对于DL4J，使用Keras时需要core和modelimport库。...在转换器中，你可以定义诸如Keras模型之类的对象，这些对象在转换器中定义的每个流程元素步骤被共享。结果是模型为每个转换器加载一次，而不是为每个需要预测的记录加载一次。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测
的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。...类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。...在没有花里胡哨的情况下，VisionLLaMA 在图像生成、分类、语义分割和对象检测等许多代表性任务中明显优于广泛使用且经过仔细微调的视觉转换器。...Training or Inference Beyond Sequence Length 处理不同的输入分辨率是视觉任务中的常见要求。卷积神经网络使用滑动窗口机制来处理可变长度。...相反，大多数视觉转换器应用局部窗口操作或插值。例如，DeiT在不同分辨率上训练时采用双三次插值。CPVT使用基于卷积的位置编码。 对于RoPE，作者尝试将其从1D扩展至2D形式。
笔者邀请您，先思考： 1 如何进行Python包更新？...问题背景 因为使用sklearn.compose下的函数make_column_transformer，发现它是在scikit-learn包的0.20版本里面，如何在Anaconda套件下进行更新呢？...解决方案 首先想到使用conda update 的命令进行更新，结果显示当前的Anacond还没有更新到0.20版本,故更新失败。...接下来，利用conda remove 删除scikit-learn包，命令如下： 1conda remove scikit-learn 下载0.20的scikit-learn包，链接如下： https:...说明：因为Anaconda套件使用Python3.6 使用pip install进行本地化安装，命令如下： 1pip install E:\PythonLibs\scikit_learn-0.20-cp36
在 Scikit-Learn 的术语中，它们类似于转换器（transformer），其在可视化数据空间或包装模型估计器上类似「ModelCV」（例如 RidgeCV 和 LassoCV）方法的过程。...回归可视化 Prediction Error Plots：沿着目标域寻找模型崩溃的原因 Residuals Plot：以残差的方式展示训练和测试数据中的差异 Alpha Selection：展示 alpha...Curve：对模型的单个超参数进行调整 Learning Curve：展示模型是否能从更多的数据或更低的复杂性中受益 文本可视化 Term Frequency：可视化语料库中词项的频率分布 t-SNE...安装 Yellowbrick Yellowbrick 与 Python2.7 以及之后的版本兼容，但使用 Python3.5 或之后的版本会更合适并能利用其所有功能优势。...这里有一个使用 Scikit-Learn 和 Yellowbrick 的典型工作流序列的例子： 特征可视化 在这个例子中，我们将看到 Rank2D 如何使用特定指标对数据集中的每个特征进行两两对比，然后返回展示排序的左下三角图
而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。...Scikit-learn项目最早由数据科学家David Cournapeau 在2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架...它内部实现了各种各样成熟的算法，容易安装和使用，样例丰富，而且教程和文档也非常详细。 另一方面，Scikit-learn也有缺点。例如它不支持深度学习和强化学习，这在今天已经是应用非常广泛的技术。...究其原因，一方面是因为其内部算法的实现十分高效，另一方面或许可以归功于Cython编译器；通过Cython在Scikit-learn框架内部生成C语言代码的运行方式，Scikit-learn消除了大部分的性能瓶颈...3 主要类或用过的类 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。
1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...在本教程中,将介绍scikit-learn功能集，允许流水线估计器、评估这些流水线、使用超参数优化调整这些流水线以及创建复杂的预处理步骤。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。...因此，我们希望为此目的使用管道。但是，我们还希望对矩阵的不同列进行不同的处理。应使用ColumnTransformer转换器或make_column_transformer函数。
pageId=10813673 贡献者 : 片刻 ApacheCN Apache中文网 在本节中，我们介绍 我们在scikit-learn学习中使用的机器学习词汇，并给出一个简单的学习示例。...该数据存储在.data成员中，它是一个数组。在监督问题的情况下，一个或多个响应变量存储在成员中。有关不同数据集的更多详细信息，请参见专用部分。...该数据集上的简单示例说明了如何从原始问题开始，可以在scikit-learn中形成消费数据。 从外部数据集加载 要从外部数据集加载，请参阅加载外部数据集。...在scikit-learn，分类的估计是实现方法的Python对象和。fit(X, y)predict(T) 估计器的一个例子是sklearn.svm.SVC实现支持向量分类的类。...这是通过将我们的训练集传递给该fit方法来完成的。作为一个训练集，让我们使用除最后一个数据集的所有图像。
1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...例如，一个用户可能对创建手工制作的特征或者算法感兴趣，那么他可能会对数据进行一些先验假设。在我们的例子中，LogisticRegression使用的求解器期望数据被规范化。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。...因此，我们希望为此目的使用管道。但是，我们还希望对矩阵的不同列进行不同的处理。应使用ColumnTransformer转换器或make_column_transformer函数。
自 2007 年发布以来，Scikit-learn 已经成为 Python 领域非常重要的机器学习库，支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。...新类使用锦标赛方法（tournament approach）选择最佳超参数。它们在观测数据的子集上训练超参数组合，得分最高的超参数组合会进入下一轮。在下一轮中，它们会在大量观测中获得分数。...确定传递给 HalvingGridSearchCV 或 halvingAndomSearchCV 的超参数需要进行一些计算，你也可以使用合理的默认值。...来自 scikit-learn gapminder 数据集的 PDP 和 ICE 图。 3....版本中，直方图 boosting 算法在速度和内存使用方面得到了改进。
本文介绍利用Python和Python的机器学习库scikit-learn完成一个端到端的机器学习项目。 俗话说，“师傅领进门，修行在个人”。...Python以及相应库numpy/pandas/scikit-learn。...： test_size: 设置测试集占总样本的比例 random_state: 设置随机种子，便于可重复性试验 stratify=y：让训练集和测试集具有相似性，服务模型评估 5 数据预处理 使用Transformer...API 做数据预处理，具体步骤如下： 对训练数据集拟合生成一个转换器（保存均值和标准差） 利用转换器对训练集做预处理 利用转换器对测试集做预处理（使用了与训练集相同的均值和标准差） 代码如下： 有时候...，我们设置交叉验证管道（pipeline）时，不需要手工设置Transformer API,我们可以创建一个管道对象，如下： 这个pipeline对象首先使用StandardScaler()对数据做预处理
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