在投票分类器中对单个模型应用标准化缩放

我已经创建了一个包含svcLogisticRegressionLinearDiscriminantAnalysis等多种模型的集成模型。

但是当我对数据进行缩放时,mlp分类器的表现会更好,而其他模型如LogisticRegression在数据缩放后准确率反而会降低。所以我想只对一个模型进行数据缩放。

from sklearn import preprocessingscaler = preprocessing.StandardScaler()scaler.fit(X_train)X_train_ = scaler.transform(X_train)X_val_ = scaler.transform(X_val)mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,                 hidden_layer_sizes=(5,2), random_state=1)mlp.fit(X_train_, y_train)y_pred = mlp.predict(X_val_)

现在当我创建我的投票分类器时,我不知道如何仅对一个模型使用缩放后的数据。

votingC = VotingClassifier(estimators=[('logistic_regression', lr),('SVC',svc),                                       ('Catboost', cat),('ExtraTrees', et), ('LinearDiscriminantAnalysis', lda),                                        ('perceptron', p),('randomforest', r), ('nusvc', nusvc), ('knn', knn),                                        ('SGDClassifier', pac), ('bag', bag),('bnb', nc)],                            voting='hard', n_jobs=6,                            weights = [1.5,1.5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])votingC = votingC.fit(X_train, y_train)

非常感谢您的帮助!


回答:

对于需要缩放的模型,您可以构建一个管道,然后将其放入投票分类器中。以下是缩放和未缩放的支持向量分类器的示例:

from sklearn.ensemble import VotingClassifierfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.pipeline import make_pipelineX,y = make_classification(random_state=123)scaled_svc = make_pipeline(StandardScaler(), SVC())voting = VotingClassifier(estimators=[    ('scaled_svc', scaled_svc),    ('unscaled_svc', SVC())])v = voting.fit(X,y)v.predict(X)array([0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1,       0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0,       0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0,       1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,       1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0])

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注