Make scorer что это

`sklearn.metrics` .make_scorer¶

Make a scorer from a performance metric or loss function.

This factory function wraps scoring functions for use in GridSearchCV and cross_val_score. It takes a score function, such as accuracy_score , mean_squared_error , adjusted_rand_index or average_precision and returns a callable that scores an estimator’s output.

Parameters:

score_func : callable,

Score function (or loss function) with signature score_func(y, y_pred, **kwargs) .

greater_is_better : boolean, default=True

Whether score_func is a score function (default), meaning high is good, or a loss function, meaning low is good. In the latter case, the scorer object will sign-flip the outcome of the score_func.

needs_proba : boolean, default=False

Whether score_func requires predict_proba to get probability estimates out of a classifier.

needs_threshold : boolean, default=False

Whether score_func takes a continuous decision certainty. This only works for binary classification using estimators that have either a decision_function or predict_proba method.

For example average_precision or the area under the roc curve can not be computed using discrete predictions alone.

**kwargs : additional arguments

Additional parameters to be passed to score_func.

scorer : callable

Callable object that returns a scalar score; greater is better.

>>> from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer >>> ftwo_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2) >>> ftwo_scorer make_scorer(fbeta_score, beta=2) >>> from sklearn.grid_search import GridSearchCV >>> from sklearn.svm import LinearSVC >>> grid = GridSearchCV(LinearSVC(), param_grid='C': [1, 10]>, . scoring=ftwo_scorer)

sklearn.metrics .make_scorer¶

Make a scorer from a performance metric or loss function.

This factory function wraps scoring functions for use in GridSearchCV and cross_val_score . It takes a score function, such as accuracy_score , mean_squared_error , adjusted_rand_score or average_precision_score and returns a callable that scores an estimator’s output. The signature of the call is (estimator, X, y) where estimator is the model to be evaluated, X is the data and y is the ground truth labeling (or None in the case of unsupervised models).

Перевод «Scoring goal» на русский

He was a natural goal scorer of his era and by far the best striker in his generation for simply scoring goal after goal.

Он был естественным бомбардиром своей эпохи и, безусловно, лучшим нападающим в своем поколении, просто забивая гол за голом.

Both looked pretty decent, and Coutinho even managed to score a scoring goal.
Оба выглядели довольно прилично, а Коутиньо даже успел отметиться забитым голом.
Предложить пример

Другие результаты

Scoring goals and winning matches is very important because we need points.
Забитые мячи и выигранные матчи очень важны для нас, потому что нам нужны очки.
Scoring goals is what I do best in my career.
Забивать мячи — это лучшее, что я делаю в своей карьере.
We enjoy scoring goals and we enjoy defending together.
Мы наслаждаемся моментами, когда забиваем голы, нам нравится защищаться вместе.

While its easy to hit an empty goal at first, the game introduces defenders and a goalkeeper to make scoring goals even more challenging.

Хотя вначале легко забить пустой гол, в игре представлены защитники и вратарь, что делает забивание голов еще более сложным.

Rickie Lambert is scoring goals for Southampton and has done really well for England.
Рикки Ламберт забивает за «Саутгемптон» и приносит пользу Англии.
He’s never lost the outstanding quality of scoring goals.
«Он никогда не терял выдающееся качество по забиванию голов».
Frank is a top player, he must continue scoring goals, he is great inside the box.

«Фрэнк лучший игрок, он должен продолжать забивать голы, он очень хорошо действует внутри штрафной площади.

Not scoring goals, of course, but winning lots of trophies and make my name important in a big club.
Конечно, не забивать голы, но выиграть много трофеев и сделать мое имя важным для большого клуба .
It’s always nice to end the game like we did, scoring goals and creating chances.
Всегда приятно заканчивать матч так, как мы это сделали, — создавая моменты и забивая голы.

You can see that the team is lacking confidence and aggression in scoring goals, so we aren’t as effective.

Вы могли заметить, что команде не хватает уверенности и агрессии в реализации, поэтому мы не так эффективны.

For the first season Pizzelli focused on adaptation, and the next was on scoring goals.
Первый сезон у Пиззелли ушёл на адаптацию, а со следующего стал забивать голы.
Scoring goals isn’t the only way to win.
Забивать голы — не единственный путь к победе.
I was playing because I brought joy to people in different ways than just by scoring goals.
Я играл, потому что я приносил людям радость иначе, чем просто забивая голы.
But Romelu is scoring goals and I’m certain that will continue.
Но Ромелу забивает голы, и я уверен, что это продолжится.

Football nowadays is all about scoring goals and there a lot more great attacking players than there are defenders.

Футбол сегодня — это достижение целей, и атакующих игроков гораздо больше, чем защитников.
Everybody loved me and I was scoring goals, but it’s different now.
Меня все любили и я забивал голы, но теперь все по-другому.
Возможно неприемлемое содержание

Примеры предназначены только для помощи в переводе искомых слов и выражений в различных контекстах. Мы не выбираем и не утверждаем примеры, и они могут содержать неприемлемые слова или идеи. Пожалуйста, сообщайте нам о примерах, которые, на Ваш взгляд, необходимо исправить или удалить. Грубые или разговорные переводы обычно отмечены красным или оранжевым цветом.

Зарегистрируйтесь, чтобы увидеть больше примеров. Это просто и бесплатно
Ничего не найдено для этого значения.
Больше примеров

Предложения, которые содержат Scoring goal

Новое: Reverso для Windows

Переводите текст из любого приложения одним щелчком мыши .

Скачать бесплатно
Перевод голосом, функции оффлайн, синонимы, спряжение, обучающие игры

Результатов: 1561 . Точных совпадений: 4 . Затраченное время: 213 мс

Помогаем миллионам людей и компаний общаться более эффективно на всех языках.

6.1. Пайплайны и составные оценщики ¶

scikit-learn предоставляет библиотеку преобразователей, которые могут очищать (см. Предварительная обработка данных ), уменьшать (см. Неконтролируемое уменьшение размерности ), расширять (см. Аппроксимация ядра ) или генерировать (см. Извлечение функций ) представления функций.

Как и другие оценщики, они представлены классами с fit методом, который изучает параметры модели (например, среднее значение и стандартное отклонение для нормализации) из обучающего набора, и transform методом, который применяет эту модель преобразования к невидимым данным. fit_transform может быть более удобным и эффективным для одновременного моделирования и преобразования обучающих данных.

Объединение таких трансформаторов в параллельном или последовательном режиме рассматривается в разделе «Пайплайны и составные оценщики» . Парные метрики, сходства и ядра охватывают преобразование пространств признаков в матрицы сходства, в то время как преобразование цели прогнозирования (y) рассматривает преобразования целевого пространства (например, категориальные метки) для использования в scikit-learn.

Преобразователи обычно комбинируются с классификаторами, регрессорами или другими оценщиками для построения составного оценщика. Самый распространенный инструмент — пайплайн (конвейер). Конвейер часто используется в сочетании с FeatureUnion, который объединяет выходные данные преобразователей в составное пространство функций. TransformedTargetRegressor занимается преобразованием цели (т. Е. Логарифмическим преобразованием y ). Напротив, конвейеры преобразуют только наблюдаемые данные ( X ).

6.1.1. Конвейер: объединение оценок

Pipeline можно использовать для объединения нескольких оценщиков в одну. Это полезно, поскольку часто существует фиксированная последовательность шагов при обработке данных, например, выбор функций, нормализация и классификация. Pipeline здесь служит нескольким целям:Удобство и герметичность

Вам нужно только один раз вызвать fit и predict свои данные, чтобы они соответствовали всей последовательности оценщиков.Совместный выбор параметров

Вы можете выполнять поиск по сетке сразу по параметрам всех оценщиков в конвейере.Безопасность

Конвейеры помогают избежать утечки статистики из ваших тестовых данных в обученную модель при перекрестной проверке, гарантируя, что одни и те же образцы используются для обучения преобразователей и предикторов.

Все оценщики в конвейере, кроме последнего, должны быть преобразователями (т. Е. Должны иметь метод transform ). Последний оценщик может быть любого типа (преобразователь, классификатор и т. д.).

6.1.1.1. Использование

6.1.1.1.1. Строительство

Построен Pipeline с использованием списка (key, value) пар, где key это строка , содержащая имя , которое вы хотите дать этот шаг и value является объектом оценки:

>>> from sklearn.pipeline import Pipeline >>> from sklearn.svm import SVC >>> from sklearn.decomposition import PCA >>> estimators = [('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())] >>> pipe = Pipeline(estimators) >>> pipe Pipeline(steps=[('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())])

Функция полезности make_pipeline — это сокращение для построения конвейеров; он принимает переменное количество оценщиков и возвращает конвейер, автоматически заполняя имена:

>>> from sklearn.pipeline import make_pipeline >>> from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB >>> from sklearn.preprocessing import Binarizer >>> make_pipeline(Binarizer(), MultinomialNB()) Pipeline(steps=[('binarizer', Binarizer()), ('multinomialnb', MultinomialNB())])

6.1.1.1.2. Доступ к шагам

Оценщики конвейера хранятся в виде списка в steps атрибуте, но могут быть доступны по индексу или имени путем индексации (с [idx] ) конвейера:

>>> pipe.steps[0] ('reduce_dim', PCA()) >>> pipe[0] PCA() >>> pipe['reduce_dim'] PCA()

Атрибут named_steps конвейера позволяет получить доступ к шагам по имени с завершением табуляции в интерактивных средах:

>>> pipe.named_steps.reduce_dim is pipe['reduce_dim'] True

Подконвейер также может быть извлечен с использованием нотации срезов, обычно используемой для последовательностей Python, таких как списки или строки (хотя разрешен только шаг 1). Это удобно для выполнения только некоторых преобразований (или их обратных):

>>> pipe[:1] Pipeline(steps=[('reduce_dim', PCA())]) >>> pipe[-1:] Pipeline(steps=[('clf', SVC())])

6.1.1.1.3. Вложенные параметры

Доступ к параметрам оценщиков в конвейере можно получить с помощью __ синтаксиса:

>>> pipe.set_params(clf__C=10) Pipeline(steps=[('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC(C=10))])

Это особенно важно для поиска по сетке:

>>> from sklearn.model_selection import GridSearchCV >>> param_grid = dict(reduce_dim__n_components=[2, 5, 10], . clf__C=[0.1, 10, 100]) >>> grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid)

Отдельные шаги также можно заменить как параметры, а незавершенные шаги можно игнорировать, установив для них ‘passthrough’ :

>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> param_grid = dict(reduce_dim=['passthrough', PCA(5), PCA(10)], . clf=[SVC(), LogisticRegression()], . clf__C=[0.1, 10, 100]) >>> grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid)

Оценщики конвейера можно получить по индексу:

>>> pipe[0] PCA()

>>> pipe['reduce_dim'] PCA()

Пайплайн ANOVA SVM
Пример конвейера для извлечения и оценки текстовых функций
Конвейерная обработка: объединение PCA и логистической регрессии
Явная аппроксимация карты функций для ядер RBF
SVM-Anova: SVM с одномерным выбором функций
Выбор уменьшения размерности с помощью Pipeline и GridSearchCV

6.1.1.2. Примечания

Вызов fit конвейера — это то же самое, что вызов fit каждого оценщика по очереди, transform ввод и передача его следующему шагу. В конвейере есть все методы, которые есть у последнего оценщика в конвейере, т. е. Если последний оценщик является классификатором, его Pipeline можно использовать в качестве классификатора. Если последний оценщик — трансформатор, опять же, конвейер.

6.1.1.3. Кэширующие трансформаторы: избегайте повторных вычислений

Установка трансформаторов может быть дорогостоящей в вычислительном отношении. С его memory набором параметров Pipeline кэширует каждый преобразователь после вызова fit . Эта функция используется, чтобы избежать вычисления подходящих трансформаторов в пайплайне, если параметры и входные данные идентичны. Типичным примером является случай поиска в сети, в котором трансформаторы могут быть установлены только один раз и повторно использованы для каждой конфигурации.

Параметр memory нужен для кеширования трансформаторов. memory может быть либо строкой, содержащей каталог для кэширования преобразователей, либо объектом joblib.Memory :

>>> from tempfile import mkdtemp >>> from shutil import rmtree >>> from sklearn.decomposition import PCA >>> from sklearn.svm import SVC >>> from sklearn.pipeline import Pipeline >>> estimators = [('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())] >>> cachedir = mkdtemp() >>> pipe = Pipeline(estimators, memory=cachedir) >>> pipe Pipeline(memory=. steps=[('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]) >>> # Clear the cache directory when you don't need it anymore >>> rmtree(cachedir)

Предупреждение Побочный эффект кеширования трансформаторов

Используя Pipeline без включенного кеша, можно проверить исходный экземпляр, например:

>>> from sklearn.datasets import load_digits >>> X_digits, y_digits = load_digits(return_X_y=True) >>> pca1 = PCA() >>> svm1 = SVC() >>> pipe = Pipeline([('reduce_dim', pca1), ('clf', svm1)]) >>> pipe.fit(X_digits, y_digits) Pipeline(steps=[('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]) >>> # The pca instance can be inspected directly >>> print(pca1.components_) [[-1.77484909e-19 . 4.07058917e-18]]

Включение кэширования запускает клонирование трансформаторов перед установкой. Следовательно, экземпляр трансформатора, передаваемый в трубопровод, не может быть проверен напрямую. В следующем примере при доступе к PCA экземпляру pca2 будет подниматься, AttributeError поскольку pca2 трансформатор будет непригодным. Вместо этого используйте атрибут named_steps для проверки оценщиков в конвейере:

>>> cachedir = mkdtemp() >>> pca2 = PCA() >>> svm2 = SVC() >>> cached_pipe = Pipeline([('reduce_dim', pca2), ('clf', svm2)], . memory=cachedir) >>> cached_pipe.fit(X_digits, y_digits) Pipeline(memory=. steps=[('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]) >>> print(cached_pipe.named_steps['reduce_dim'].components_) [[-1.77484909e-19 . 4.07058917e-18]] >>> # Remove the cache directory >>> rmtree(cachedir)

6.1.2. Преобразование цели в регрессии

TransformedTargetRegressor преобразует цели y перед подгонкой регрессионной модели. Прогнозы отображаются обратно в исходное пространство с помощью обратного преобразования. Он принимает в качестве аргумента регрессор, который будет использоваться для прогнозирования, и преобразователь, который будет применен к целевой переменной:

>>> import numpy as np >>> from sklearn.datasets import fetch_california_housing >>> from sklearn.compose import TransformedTargetRegressor >>> from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer >>> from sklearn.linear_model import LinearRegression >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> X, y = fetch_california_housing(return_X_y=True) >>> X, y = X[:2000, :], y[:2000] # select a subset of data >>> transformer = QuantileTransformer(output_distribution='normal') >>> regressor = LinearRegression() >>> regr = TransformedTargetRegressor(regressor=regressor, . transformer=transformer) >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) >>> regr.fit(X_train, y_train) TransformedTargetRegressor(. ) >>> print('R2 score: '.format(regr.score(X_test, y_test))) R2 score: 0.61 >>> raw_target_regr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) >>> print('R2 score: '.format(raw_target_regr.score(X_test, y_test))) R2 score: 0.59

Для простых преобразований вместо объекта Transformer можно передать пару функций, определяющих преобразование и его обратное отображение:

>>> def func(x): . return np.log(x) >>> def inverse_func(x): . return np.exp(x)

Впоследствии объект создается как:

>>> regr = TransformedTargetRegressor(regressor=regressor, . func=func, . inverse_func=inverse_func) >>> regr.fit(X_train, y_train) TransformedTargetRegressor(. ) >>> print('R2 score: '.format(regr.score(X_test, y_test))) R2 score: 0.51

По умолчанию предоставленные функции проверяются при каждой подгонке как противоположные друг другу. Тем не менее, можно обойти эту проверку, установив check_inverse на False :

>>> def inverse_func(x): . return x >>> regr = TransformedTargetRegressor(regressor=regressor, . func=func, . inverse_func=inverse_func, . check_inverse=False) >>> regr.fit(X_train, y_train) TransformedTargetRegressor(. ) >>> print('R2 score: '.format(regr.score(X_test, y_test))) R2 score: -1.57

Преобразование можно запустить, задав любую transformer или пару функций func и inverse_func . Однако установка обоих параметров вызовет ошибку.

6.1.3. FeatureUnion: составные пространственные объекты

FeatureUnion объединяет несколько объектов-преобразователей в новый преобразователь, который объединяет их выходные данные. FeatureUnion принимает список объектов-преобразователей. Во время подгонки каждый из них подбирается к данным независимо. Трансформаторы применяются параллельно, а выводимые ими матрицы характеристик объединяются бок о бок в более крупную матрицу.

Если вы хотите применить различные преобразования к каждому полю данных, см. Соответствующий класс ColumnTransformer (см. Руководство пользователя ).

FeatureUnion служит тем же целям, что и Pipeline — удобство и совместная оценка и проверка параметров.

FeatureUnion и Pipeline их можно комбинировать для создания сложных моделей.

( FeatureUnion не имеет возможности проверить, могут ли два преобразователя создавать идентичные функции. Он создает объединение только в том случае, если наборы функций не пересекаются, и ответственность за их соответствие лежит на вызывающей стороне.)

6.1.3.1. Использование

Создается FeatureUnion с использованием списка пар (key, value), где key- имя, которое вы хотите дать данному преобразованию (произвольная строка; она служит только идентификатором), и value является объектом оценки:

>>> from sklearn.pipeline import FeatureUnion >>> from sklearn.decomposition import PCA >>> from sklearn.decomposition import KernelPCA >>> estimators = [('linear_pca', PCA()), ('kernel_pca', KernelPCA())] >>> combined = FeatureUnion(estimators) >>> combined FeatureUnion(transformer_list=[('linear_pca', PCA()), ('kernel_pca', KernelPCA())])

Подобно конвейерам, объединения функций имеют вызываемый сокращенный конструктор make_union , который не требует явного именования компонентов.

Например Pipeline , отдельные шаги можно заменить с помощью set_params и игнорировать, установив ‘drop’ :

>>> combined.set_params(kernel_pca='drop') FeatureUnion(transformer_list=[('linear_pca', PCA()), ('kernel_pca', 'drop')])

6.1.4. ColumnTransformer для разнородных данных

Многие наборы данных содержат объекты разных типов, например текст, числа с плавающей запятой и даты, где каждый тип объекта требует отдельных этапов предварительной обработки или извлечения признаков. Часто проще всего предварительно обработать данные перед применением методов scikit-learn, например, с помощью pandas . Обработка ваших данных перед их передачей в scikit-learn может быть проблематичной по одной из следующих причин:

Включение статистики из тестовых данных в препроцессоры делает оценки перекрестной проверки ненадежными (известными как утечка данных ), например, в случае масштабаторов или вменения пропущенных значений.
Вы можете захотеть включить параметры препроцессоров в поиск параметров .

Помогает ColumnTransformer выполнять различные преобразования для различных столбцов данных, в пределах , Pipeline что является безопасным от утечки данных и которые могут быть параметризованы. ColumnTransformer работает с массивами, разреженными матрицами и пандами DataFrames .

К каждому столбцу может быть применено различное преобразование, такое как предварительная обработка или определенный метод извлечения признаков:

>>> import pandas as pd >>> X = pd.DataFrame( . )

Для этих данных мы можем захотеть закодировать ‘city’ столбец как категориальную переменную, используя, OneHotEncoder но применив CountVectorizer к ‘title’ столбцу. Поскольку мы можем использовать несколько методов извлечения признаков в одном столбце, мы даем каждому преобразователю уникальное имя, например ‘city_category’ и ‘title_bow’ . По умолчанию остальные столбцы рейтинга игнорируются ( remainder=’drop’ ):

>>> from sklearn.compose import ColumnTransformer >>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer >>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> column_trans = ColumnTransformer( . [('city_category', OneHotEncoder(dtype='int'),['city']), . ('title_bow', CountVectorizer(), 'title')], . remainder='drop') >>> column_trans.fit(X) ColumnTransformer(transformers=[('city_category', OneHotEncoder(dtype='int'), ['city']), ('title_bow', CountVectorizer(), 'title')]) >>> column_trans.get_feature_names() ['city_category__x0_London', 'city_category__x0_Paris', 'city_category__x0_Sallisaw', 'title_bow__bow', 'title_bow__feast', 'title_bow__grapes', 'title_bow__his', 'title_bow__how', 'title_bow__last', 'title_bow__learned', 'title_bow__moveable', 'title_bow__of', 'title_bow__the', 'title_bow__trick', 'title_bow__watson', 'title_bow__wrath'] >>> column_trans.transform(X).toarray() array([[1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1]]. )

В приведенном выше примере CountVectorizer ожидается , что на входе будет одномерный массив, поэтому столбцы были указаны как строка ( ‘title’ ). Однако, OneHotEncoder поскольку большинство других преобразователей ожидают 2D-данных, в этом случае вам необходимо указать столбец как список строк ( [‘city’] ).

Помимо скаляра или списка отдельных элементов, выбор столбца может быть указан как список из нескольких элементов, целочисленный массив, срез, логическая маска или с make_column_selector . make_column_selector используются для выбора колонок в зависимости от типа данных или имени столбца:

>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler >>> from sklearn.compose import make_column_selector >>> ct = ColumnTransformer([ . ('scale', StandardScaler(), . make_column_selector(dtype_include=np.number)), . ('onehot', . OneHotEncoder(), . make_column_selector(pattern='city', dtype_include=object))]) >>> ct.fit_transform(X) array([[ 0.904. 0. , 1. , 0. , 0. ], [-1.507. 1.414. 1. , 0. , 0. ], [-0.301. 0. , 0. , 1. , 0. ], [ 0.904. -1.414. 0. , 0. , 1. ]])

Строки могут ссылаться на столбцы, если входом является DataFrame, целые числа всегда интерпретируются как позиционные столбцы.

Мы можем сохранить оставшиеся столбцы рейтинга, установив remainder=’passthrough’ . Значения добавляются в конец преобразования:

>>> column_trans = ColumnTransformer( . [('city_category', OneHotEncoder(dtype='int'),['city']), . ('title_bow', CountVectorizer(), 'title')], . remainder='passthrough') >>> column_trans.fit_transform(X) array([[1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 4], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 3, 5], [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4], [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 5, 3]]. )

Параметр remainder может быть установлен в качестве оценки для преобразования оставшегося рейтинга столбцов. Преобразованные значения добавляются в конец преобразования:

>>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler >>> column_trans = ColumnTransformer( . [('city_category', OneHotEncoder(), ['city']), . ('title_bow', CountVectorizer(), 'title')], . remainder=MinMaxScaler()) >>> column_trans.fit_transform(X)[:, -2:] array([[1. , 0.5], [0. , 1. ], [0.5, 0.5], [1. , 0. ]])

Функция make_column_transformer доступна более легко создать ColumnTransformer объект. В частности, имена будут даны автоматически. Эквивалент для приведенного выше примера:

>>> from sklearn.compose import make_column_transformer >>> column_trans = make_column_transformer( . (OneHotEncoder(), ['city']), . (CountVectorizer(), 'title'), . remainder=MinMaxScaler()) >>> column_trans ColumnTransformer(remainder=MinMaxScaler(), transformers=[('onehotencoder', OneHotEncoder(), ['city']), ('countvectorizer', CountVectorizer(), 'title')])

6.1.5. Визуализация составных оценщиков

Оценщики могут отображаться в формате HTML при отображении в записной книжке jupyter. Это может быть полезно для диагностики или визуализации конвейера с помощью множества оценщиков. Эта визуализация активируется установкой display параметра в set_config :

>>> from sklearn import set_config >>> set_config(display='diagram') >>> # diplays HTML representation in a jupyter context >>> column_trans

Пример вывода HTML можно увидеть в представлении HTML раздела конвейера преобразователя столбцов со смешанными типами. В качестве альтернативы HTML можно записать в файл, используя estimator_html_repr :

>>> from sklearn.utils import estimator_html_repr >>> with open('my_estimator.html', 'w') as f: . f.write(estimator_html_repr(clf))

Преобразователь столбцов с гетерогенными источниками данных
Столбчатый трансформатор со смешанными типами

Make scorer что это

sklearn.metrics .make_scorer¶

sklearn.metrics .make_scorer¶

Перевод «Scoring goal» на русский

Другие результаты

Предложения, которые содержат Scoring goal

6.1. Пайплайны и составные оценщики ¶

6.1.1. Конвейер: объединение оценок

6.1.1.1. Использование

6.1.1.1.1. Строительство

6.1.1.1.2. Доступ к шагам

6.1.1.1.3. Вложенные параметры

6.1.1.2. Примечания

6.1.1.3. Кэширующие трансформаторы: избегайте повторных вычислений

6.1.2. Преобразование цели в регрессии

6.1.3. FeatureUnion: составные пространственные объекты

6.1.3.1. Использование

6.1.4. ColumnTransformer для разнородных данных

6.1.5. Визуализация составных оценщиков

Добавить комментарий Отменить ответ

`sklearn.metrics` .make_scorer¶