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python 机器学习sklearn中Pipeline用法
2020-04-29 22:57:31sklearn中Pipeline包的用法 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import ...sklearn中Pipeline包的用法
from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline """ 使用方法: 输入一连串数据挖掘步骤,最后一步必须是估计器,前几步是转换器 输入的数据集经过转换器的处理后,输出的结果作为下一步的输入 最后用于估计器进行分类 每一步都是元祖(‘名称’,步骤)来表示 流水线功能: 跟踪记录各步骤操作 对各步骤进行封装 确保代码的复杂程度不至于超出掌控范围 """ pip = Pipeline([('sc', StandardScaler()), ('pca', PCA(n_components=2)), ('clf', LogisticRegression(random_state=666)) ]) pip.fit(x_train, y_train) print('Test accuracy is %.3f'% pip.score(x_test, y_test))
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机器学习中sklearn的pipeline如何使用?
2018-04-12 12:34:47本文和大家分享的主要是机器学习中 sklearn中pipeline相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习机器学习有所帮助。 如下图所示,利用pipeline我们可以方便的减少代码量同时让机器学习的流程变得直观,例如我们需要...本文和大家分享的主要是机器学习中 sklearn中pipeline相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习机器学习有所帮助。
如下图所示,利用pipeline我们可以方便的减少代码量同时让机器学习的流程变得直观,
例如我们需要做如下操作,容易看出,训练测试集重复了代码,
vect = CountVectorizer()tfidf = TfidfTransformer()clf = SGDClassifier()
vX = vect.fit_transform(Xtrain)tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)predicted = clf.fit_predict(tfidfX)
# Now evaluate all steps on test setvX = vect.fit_transform(Xtest)tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)predicted = clf.fit_predict(tfidfX)
利用pipeline,上面代码可以抽象为,
pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier()),
])
predicted = pipeline.fit(Xtrain).predict(Xtrain)
# Now evaluate all steps on test set
predicted = pipeline.predict(Xtest)
注意,pipeline最后一步如果有predict()方法我们才可以对pipeline使用fit_predict(),同理,最后一步如果有transform()方法我们才可以对pipeline使用fit_transform()方法。
使用pipeline做cross validation
看如下案例,即先对输入手写数字的数据进行PCA降维,再通过逻辑回归预测标签。其中我们通过pipeline对
PCA的降维维数n_components和逻辑回归的正则项C大小做交叉验证,主要步骤有:
1. 依次实例化各成分对象如 pca = decomposition.PCA()
2. 以(name, object)的tuble为元素组装pipeline如 Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)])
3. 初始化CV参数如 n_components = [20, 40, 64]
4. 实例化CV对象如 estimator = GridSearchCV(pipe, dict(pca__n_components=n_components, logistic__C=Cs)) ,其中注意参数的传递方式,即key为pipeline元素名+函数参数
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_model, decomposition, datasetsfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.model_selection import GridSearchCV
logistic = linear_model.LogisticRegression()
pca = decomposition.PCA()
pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)])
digits = datasets.load_digits()
X_digits = digits.data
y_digits = digits.target
# Prediction
n_components = [20, 40, 64]
Cs = np.logspace(-4, 4, 3)
pca.fit(X_digits)
estimator = GridSearchCV(pipe,
dict(pca__n_components=n_components, logistic__C=Cs))
estimator.fit(X_digits, y_digits)
plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.clf()
plt.axes([.2, .2, .7, .7])
plt.plot(pca.explained_variance_, linewidth=2)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('n_components')
plt.ylabel('explained_variance_')
plt.axvline(
estimator.best_estimator_.named_steps['pca'].n_components,
linestyle=':',
label='n_components chosen')
plt.legend(prop=dict(size=12))
plt.show()
来源:网络
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Kaggle教程 机器学习中级4 Pipeline
2019-09-25 11:05:25在本教程中,你将学习如何使用pipeline来清理你的建模代码。 1、介绍 Pipeline是一种简单的方法,能让你的数据预处理和建模步骤一步到位。 很多数据科学家没有使用pipeline来建模,但pipeline有很多重要好处。包含:...转载请注明出处:https://leytton.blog.csdn.net/article/details/101351814
如果本文对您有所帮助,请点个赞让我知道哦 😃在本教程中,你将学习如何使用
pipeline
来清理你的建模代码。1、介绍
Pipeline
是一种简单的方法,能让你的数据预处理和建模步骤一步到位。很多数据科学家没有使用
pipeline
来建模,但pipeline
有很多重要好处。包含:- 更精简的代码:考虑到数据处理时会造成混乱,使用
pipeline
不需要在每个步骤都特别注意训练和验证数据。 - 更少的Bug:错误应用和忘记处理步骤的概率更小。
- 更易产品化:把模型转化成规模化发布原型是比较难的,再此我们不做过多讨论,但
pipeline
对这个有帮助。 - 模型验证更加多样化:你将会在下一个课程中看到
交叉验证
的案例。
2、案例
跟前面教程一样,我们将会使用 Melbourne Housing 数据集
我们不会关注数据加载步骤。假设你已经拥有了
X_train
、X_valid
、y_train
和y_valid
中的训练和验证数据。我们先使用
head()
方法瞄一眼训练数据。注意这些数据保护分类数据和缺失数据。使用pipelines将会很方便处理这两者。X_train.head()
输出结果:
Type Method Regionname Rooms Distance Postcode Bedroom2 Bathroom Car Landsize BuildingArea YearBuilt Lattitude Longtitude Propertycount 12167 u S Southern Metropolitan 1 5.0 3182.0 1.0 1.0 1.0 0.0 NaN 1940.0 -37.85984 144.9867 13240.0 6524 h SA Western Metropolitan 2 8.0 3016.0 2.0 2.0 1.0 193.0 NaN NaN -37.85800 144.9005 6380.0 8413 h S Western Metropolitan 3 12.6 3020.0 3.0 1.0 1.0 555.0 NaN NaN -37.79880 144.8220 3755.0 2919 u SP Northern Metropolitan 3 13.0 3046.0 3.0 1.0 1.0 265.0 NaN 1995.0 -37.70830 144.9158 8870.0 6043 h S Western Metropolitan 3 13.3 3020.0 3.0 1.0 2.0 673.0 673.0 1970.0 -37.76230 144.8272 4217.0
我们通过三个步骤来使用pipelines:
步骤1:定义处理步骤
与
pipeline
将预处理与建模步骤打包一样,我们使用ColumnTransformer
类来将不同的步骤打包在一起。下面的代码做了两件事情:- 填充缺失数据为
数值
类型(用均值等方法填充数值类型数据) - 用
one-hot
编码来填充分类
缺失数据
from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 预处理数值类型数据 numerical_transformer = SimpleImputer(strategy='constant') # 预处理分类数据 categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # 将处理步骤打包 preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerical_transformer, numerical_cols), ('cat', categorical_transformer, categorical_cols) ])
步骤2:定义模型
接下来我们使用熟悉的
RandomForestRegressor
类定义一个随机森林
模型。from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
步骤3:创建和评估Pipeline
最后,我们使用
Pipeline
类来定义一个打包预处理和建模步骤的pipeline。这里有些重点需要注意:- 使用pipeline,我们预处理训练数据以及拟合模型只有了一行代码。(相反,如果不使用pipeline,我们需要做填充、编码、和模型训练的步骤。如果我们需要同时处理数值和分类变量,这将非常繁琐!)
- 我们在调用
predict()
指令时使用的X_valid
中包含未经处理的特征值,pipeline会在预测前自动进行预处理。(然而,如果不使用pipeline,在预测前,我们需要记住对验证数据进行预处理)。
from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 在pipeline中打包预处理和建模代码 my_pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('model', model) ]) # 预处理训练数据,拟合模型 my_pipeline.fit(X_train, y_train) # 预处理验证数据, 获取预测值 preds = my_pipeline.predict(X_valid) # 评估模型 score = mean_absolute_error(y_valid, preds) print('MAE:', score)
输出结果:
MAE: 160679.18917034855
3、结论
Pipeline
在机器学习代码清理和规避错误中,尤其是复杂数据预处理的工作流,非常实用。4、去吧,皮卡丘
在接下来的练习中,使用
pipeline
来体验高级数据预处理技术并改善你的预测!原文:
https://www.kaggle.com/alexisbcook/pipelines - 更精简的代码:考虑到数据处理时会造成混乱,使用
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用Kubeflow开发机器学习的Pipeline
2021-03-29 20:49:23其中Pipeline是Kubeflow的一个核心模块,可以定义机器学习各个步骤的工作流,按照编排来进行执行。 我在学习Kubeflow的过程中,发现网上关于Pipeline方面的介绍比较少,官网的例子则比较晦涩,而且大都是要结合GCP...Kubeflow项目使得在Kubernetes上部署机器学习的工作流更加容易,可移植并且可扩展。其中Pipeline是Kubeflow的一个核心模块,可以定义机器学习各个步骤的工作流,按照编排来进行执行。
我在学习Kubeflow的过程中,发现网上关于Pipeline方面的介绍比较少,官网的例子则比较晦涩,而且大都是要结合GCP环境来部署的。对于我们个人学习来说,没有一个比较简明的教程。我研究了一下,实现了在个人电脑上用kubeadm部署了一个k8s集群,运行Kubeflow,并以预测泰坦尼克号生还者这一个经典的机器学习任务为例,实现了一个pipeline来完成从数据特征转换,模型训练到数据预测的全过程。
数据准备
首先需要准备Titantic的数据集,在网上下载之后,我把数据集保存到了本地目录。要使pipeline能访问数据,我是通过创建一个Mount到本地目录的PV来实现的,之后就可以在pipeline里面通过给component attach pvolume的方式来访问数据了。以下是创建PV的yaml:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: my-pv spec: capacity: storage: 1Gi volumeMode: Filesystem accessModes: - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Delete storageClassName: local-storage local: path: /home/abc/data nodeAffinity: required: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: In values: - abc-desktop
数据特征转换
这里略去对数据集的探索的过程。根据数据探索的结果,我们需要填补Age, Embarked这2个特征的缺失值,删去缺失值过多的Cabin特征,从Name中提取生成新的特征Title,以及把Sex, Embarked, Title这3个特征转为类别值。具体的生成pipeline component的Python代码如下,程序名称为titantic_preprocess_component.py,运行后即可生成一个yaml文件:
import kfp.components as comp def titantic_preprocess( train_dataset: comp.InputTextFile(str), test_dataset: comp.InputTextFile(str), processed_train_dataset: comp.OutputBinaryFile(str), processed_test_dataset: comp.OutputBinaryFile(str)): import pandas as pd import re from sklearn import preprocessing import pickle # Based on the EDA reulst to fill the missing age by title age_title = { 'Mr': 32.368090452261306, 'Mrs': 35.898148148148145, 'Miss': 21.773972602739725, 'Master': 4.574166666666667, 'Dr': 42.0, 'Ms': 21.773972602739725 } df_train = pd.read_csv(train_dataset, header=0) df_test = pd.read_csv(test_dataset, header=0) # Get the title from the Name feature and generate a new Title feature title_regex = re.compile(r'.*, ([^\.]*).*') def getTitle(x): result = title_regex.search(x) if result: return result.group(1) else: return '' df_train['Title'] = df_train['Name'].map(getTitle) df_test['Title'] = df_test['Name'].map(getTitle) # Fill the null value of age for t in age_title.keys(): df_train.loc[df_train[(df_train['Title']==t)&(df_train['Age'].isnull())].index, 'Age'] = age_title[t] df_test.loc[df_test[(df_test['Title']==t)&(df_test['Age'].isnull())].index, 'Age'] = age_title[t] # Drop the cabin feature df_train = df_train.drop(['Cabin'], axis=1) df_test = df_test.drop(['Cabin'], axis=1) # Two record of Embarked feature missing, fill with the most frequent value df_train.loc[df_train[df_train['Embarked'].isnull()].index, 'Embarked'] = 'S' # Drop the PassengerId, Name, Ticket features, as no use for model training df_train = df_train.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket'], axis=1) df_test = df_test.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket'], axis=1) # Conver the Sex, Embarked, Title feature to category type le_sex = preprocessing.LabelEncoder() le_sex.fit(df_train['Sex']) df_train['Sex_cat'] = le_sex.transform(df_train['Sex']) df_test['Sex_cat'] = le_sex.transform(df_test['Sex']) le_embarked = preprocessing.LabelEncoder() le_embarked.fit(df_train['Embarked']) df_train['Embarked_cat'] = le_embarked.transform(df_train['Embarked']) df_test['Embarked_cat'] = le_embarked.transform(df_test['Embarked']) le_title = preprocessing.LabelEncoder() le_title.fit(df_train['Title']) df_train['Title_cat'] = le_title.transform(df_train['Title']) df_test.loc[df_test[df_test['Title']=='Ms'].index, 'Title'] = 'Miss' df_test.loc[df_test[df_test['Title']=='Dona'].index, 'Title'] = 'Mrs' df_test['Title_cat'] = le_title.transform(df_test['Title']) # Drop the Sex, Embarked, Title features df_train = df_train.drop(['Sex', 'Embarked', 'Title'], axis=1) df_test = df_test.drop(['Sex', 'Embarked', 'Title'], axis=1) # Output the processed train and test dataset pickle.dump(df_train, processed_train_dataset) pickle.dump(df_test, processed_test_dataset) comp.create_component_from_func( titantic_preprocess, base_image='gzroy/ml_baseimage', output_component_file='titantic_preprocess_component.yaml')
模型训练
特征转换完成后,就可以建立模型来进行训练了。这里我用随机森林来进行训练。程序名称为titantic_train_component.py,运行后同样生成一个yaml文件:
import kfp.components as comp def titantic_train( dataset: comp.InputBinaryFile(str), model: comp.OutputBinaryFile(str), predict_result: comp.OutputTextFile(str)): import pandas as pd import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # Load the preprocessed data df_train = pickle.load(dataset) # Random split the train and test data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df_train[['Pclass', 'Sex_cat', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Embarked_cat', 'Title_cat']], df_train['Survived'], test_size=0.2, random_state=123 ) # Use the random forest classifer to train the model rfc = RandomForestClassifier() rfc.fit(X_train, y_train) # Output the prediction on test dataset y_pred = rfc.predict(X_test) test_result = np.concatenate([y_test.to_numpy().reshape([-1,1]), y_pred.reshape([-1,1])], axis=-1) test_result_df = pd.DataFrame(test_result, columns=['Label', 'Prediction']) test_result_df.to_csv(predict_result, header=True, index=False) # Output the model pickle.dump(rfc, model) comp.create_component_from_func( titantic_train, base_image='gzroy/ml_baseimage', output_component_file='titantic_train_component.yaml')
评估性能
模型训练完成之后,我们需要评估模型的性能,因此这里准备了一个component,根据模型训练之后对验证集的预测值进行准确率的评分:
import kfp.components as comp from typing import NamedTuple def produce_metrics( predict_file: comp.InputTextFile(str), mlpipeline_metrics_path: comp.OutputPath('Metrics') ): import json import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score df = pd.read_csv(predict_file, header=0) accuracy = accuracy_score(df['Label'], df['Prediction']) metrics = { 'metrics': [{ 'name': 'accuracy-score', # The name of the metric. Visualized as the column name in the runs table. 'numberValue': accuracy, # The value of the metric. Must be a numeric value. 'format': "PERCENTAGE", # The optional format of the metric. Supported values are "RAW" (displayed in raw format) and "PERCENTAGE" (displayed in percentage format). }] } with open(mlpipeline_metrics_path, 'w') as f: json.dump(metrics, f) comp.create_component_from_func( produce_metrics, base_image='gzroy/ml_baseimage', output_component_file='metrics_component.yaml')
测试集数据预测
模型训练后就可以对测试集的数据进行预测了,代码如下:
import kfp.components as comp def titantic_predict( dataset: comp.InputBinaryFile(str), model: comp.InputBinaryFile(str), predict_result: comp.OutputTextFile(str)): import pandas as pd import pickle # Load the preprocessed data df_test = pickle.load(dataset) # Load the model rfc = pickle.load(model) # Predict predict = rfc.predict(df_test[['Pclass', 'Sex_cat', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Embarked_cat', 'Title_cat']]) df_test['Prediction'] = predict df_test.to_csv(predict_result, header=True, index=False) comp.create_component_from_func( titantic_predict, base_image='gzroy/ml_baseimage', output_component_file='titantic_predict_component.yaml')
生成模块的基础镜像
在以上模块中都需要基于基础镜像来运行,以下是构造镜像的Dockerfile:
FROM ubuntu:18.04 RUN apt update \ && apt install python3.8 -y \ && apt install python-pip3 -y \ && rm /usr/bin/python3 \ && ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python3 \ && pip3 install pandas -y \ && pip3 install sklearn -y \
生成Pipeline
现在可以定义一个Pipeline,加载之前创建的模块的yaml文件,按照模块的运行顺序进行编排。这里定义了一个produce_data_op,用于生成一个简单的模块,访问pipeline volume里面的数据集,并传给下一个模块:
import kfp from kfp import dsl @kfp.dsl.pipeline( name='Titantic training pipeline', description='My machine learning pipeline' ) def titantic_pipeline(): vop = dsl.VolumeOp( name="volume_creation", resource_name="titantic_pvc", storage_class="local-storage", modes=["ReadWriteOnce"], size="1Gi", volume_name="my-pv" ) def produce_data_op(volume): return dsl.ContainerOp( name="Titantic-Data", image="ubuntu:18.04", file_outputs={ 'train_dataset': '/data/titantic/train.csv', 'test_dataset': '/data/titantic/test.csv' }, pvolumes={"/data": volume} ) produce_data_task = produce_data_op(vop.volume) preprocess_op = kfp.components.load_component_from_file('titantic_preprocess_component.yaml') preprocess_task = preprocess_op( produce_data_task.outputs['train_dataset'], produce_data_task.outputs['test_dataset']) train_op = kfp.components.load_component_from_file('titantic_train_component.yaml') train_task = train_op(preprocess_task.outputs['processed_train_dataset']) metrics_op = kfp.components.load_component_from_file('metrics_component.yaml') metrics_task = metrics_op(train_task.outputs['predict_result']) predict_op = kfp.components.load_component_from_file('titantic_predict_component.yaml') predict_task = predict_op(preprocess_task.outputs['processed_test_dataset'], train_task.outputs['model'])
之后运行以下命令来把pipeline.py编译为yaml文件并打包
dsl-compile --py pipeline.py --output pipeline.tar.gz
运行Pipeline
在Kubeflow的dashboard中创建一个Pipeline,上传之前打包的pipeline文件,然后创建一个运行即可。Pipeline运行后的结果如下:
模型的性能指标如下:
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