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python - GridSearchCV を使用して複数のパイプラインをテストする
単一の GridSearchCV 呼び出しで、さまざまな異なるモデル セットを使用して複数のデータ変換手法を実験したいテキスト データがいくつかあります。モデル 1、2、および 3 を使用したパイプラインでデータ変換 A が与えられ、モデル 4、5、および 6 を使用したパイプラインでデータ変換 B が与えられた場合、A と 1、2、または 3 のいずれかの組み合わせ OR 4、5、または 6 の B は、最良の予測結果を生成しますか?
現在、私が行っていることは、2 つの個別の GridSearchCV 呼び出しを行うことです。また、私がやりたいことに似たものについて、インターネットでいくつかの例を探しています。
この小さなチュートリアルを見つけました: https://www.kaggle.com/evanmiller/pipelines-gridsearch-awesome-ml-pipelinesですが、やりたいことの半分しかできません。以下の例を考えると (リンクされたチュートリアルの「Pipeline 4.0 - contVars + tax (FeatureUnion intro)」セクションから抜粋):
「cont_portal」と「tax_portal」は 2 つの異なるデータ変換パイプライン (私がやりたいことの前半) を生成しますが、どちらも LGBMRegressor に向けられているようです。たとえば、「cont_portal」を LGBMRegressor のみで使用し、「tax_portal」を Logit モデルでのみ使用する代わりに、単一の一般的なパイプラインと GridSearchCV への単一の呼び出しを維持することは可能ですか?
python - Sklearn GridSearchCV の無効なパラメーター
ValueError: Invalid parameter...グリッド内のすべての行を取得します。
グリッドが空になるまで、すべてのグリッド オプションを行ごとに削除しようとしました。からパラメーターの名前をコピーして貼り付け、pipeline.get_params()タイプミスがないことを確認しました。