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  • sklearn中Pipeline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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  • 本文和大家分享主要是机器学习中 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我们可以方便减少代码量同时让机器学习流程变得直观,例如我们需要...

    本文和大家分享的主要是机器学习中 sklearnpipeline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pipelinecross 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

      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. (name, object)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keypipeline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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  • 在本教程,你将学习如何使用pipeline来清理你建模代码。 1、介绍 Pipeline是一种简单方法,能让你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:

    1. 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。
    2. 更少的Bug:错误应用和忘记处理步骤的概率更小。
    3. 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。
    4. 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_trainX_validy_trainy_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

    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)
    • 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

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  • 其中Pipeline是Kubeflow一个核心模块,可以定义机器学习各个步骤工作流,按照编排来进行执行。 我在学习Kubeflow过程,发现网上关于Pipeline方面介绍比较少,官网例子则比较晦涩,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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空空如也

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机器学习中的pipeline