рд╕рдВрдХрдЯ
рд╡рд░реНрддрдорд╛рди рдореЗрдВ, рд╕реАрд╡реА рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕реНрдЯреИрдХреНрдб рдПрдирд╕реЗрдореНрдмрд▓рд░ рдХрд╛ рдЕрдкрдирд╛ рд╕реЗрдЯрдЕрдк рд╣реИред IterativeAlgorithm
рдХреЙрд▓ $ # $ 1 $ # $
util , рд▓реЗрдХрд┐рди рд╡рд░реНрддрдорд╛рди рдореЗрдВ automl рдЦреЛрдЬ рд╕реЗ рдбреЗрдЯрд╛ рд╡рд┐рднрд╛рдЬрдХ рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рдереНрд░реЗрдб рдирд╣реАрдВ рд╣реИред
рд╕реНрдЯреИрдХреНрдб рдПрдирд╕реЗрдореНрдмрд▓рд░ рдореЗрдВ рдбрд┐рдлрд╝реЙрд▓реНрдЯ рд░реВрдк рд╕реЗ рд╕реЗрдЯ рдХрд┐рдпрд╛ рдЧрдпрд╛ рдбреЗрдЯрд╛ рд╕реНрдкреНрд▓рд┐рдЯрд░ shuffle=True
рд╕реЗрдЯ рдирд╣реАрдВ рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ, рдЬрд┐рд╕рд╕реЗ рдЗрдирдкреБрдЯ рдбреЗрдЯрд╛рд╕реЗрдЯ рдореЗрдВ рдСрд░реНрдбрд░рд┐рдВрдЧ рд╣реЛрдиреЗ рдкрд░ рдЦрд░рд╛рдм рдкреНрд░рджрд░реНрд╢рди рд╣реЛ рд╕рдХрддрд╛ рд╣реИ ред рдЗрд╕рдореЗрдВ n_folds
рдЬреИрд╕реЗ рдЕрдиреНрдп рдорд╛рдкрджрдВрдбреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕рдорд╛рди рд╕реЗрдЯрд┐рдВрдЧреНрд╕ рдирд╣реАрдВ рд╣реЛрдВрдЧреА, рдЬреЛ рдЖрджрд░реНрд╢ рдирд╣реАрдВ рд╣реИред
рд╕рд╛рде рд╣реА, рдпрд╣ рдЕрдВрддрд░ рд╣рдореЗрдВ sklearn 0.24.0 рдХрд╛ рд╕рдорд░реНрдерди рдХрд░рдиреЗ рд╕реЗ рд░реЛрдХ рд░рд╣рд╛ рд╣реИ ред рдЗрд╕ рд╕рдорд╕реНрдпрд╛ рдХреЛ рдареАрдХ рдХрд░рдиреЗ рд╕реЗ рд╣рдореЗрдВ рдЙрд╕ рд╕рдВрд╕реНрдХрд░рдг рдХрд╛ рд╕рдорд░реНрдерди рдХрд░рдиреЗ рдХреА рдЕрдиреБрдорддрд┐ рдорд┐рд▓рдиреА рдЪрд╛рд╣рд┐рдПред
рдареАрдХ рдХрд░
рдЖрдЗрдП automl рдЕрдкрдиреЗ рдбреЗрдЯрд╛ рд╕реНрдкреНрд▓рд┐рдЯрд░ рдХреЛ IterativeAlgorithm
рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рд╕реНрдЯреИрдХреНрдб рдПрдирд╕реЗрдВрдмрд▓рд░ рдореЗрдВ рдкрд╛рд╕ рдХрд░реЗрдВред
@ рдПрдВрдЬреЗрд▓рд╛ 97 рд▓рд┐рди рдХреНрдпрд╛ рдореЗрд░реА рд╡реНрдпрд╛рдЦреНрдпрд╛ рд╕рдордЭ рдореЗрдВ рдЖрддреА рд╣реИ/рдХреНрдпрд╛ рдХреЛрдИ рдХрд╛рд░рдг рдерд╛ рдХрд┐ рд╣рдордиреЗ рдРрд╕рд╛ рдирд╣реАрдВ рдХрд░рдирд╛ рдЪреБрдирд╛ рдЬрдм рд╣рдо рд╕реНрдЯреИрдХрд┐рдВрдЧ рд╕реНрдерд╛рдкрд┐рдд рдХрд░ рд░рд╣реЗ рдереЗ? :)
@dsherry рдореБрдЭреЗ рд▓рдЧрддрд╛ рд╣реИ рдХрд┐ рдЖрдкрдХреА рд╡реНрдпрд╛рдЦреНрдпрд╛ рд╕рдордЭ рдореЗрдВ рдЖрддреА рд╣реИ! рдЖрдИрдЖрдИрдЖрд░рд╕реА рдЬрдм рд╣рдо рд╕реНрдЯреИрдХрд┐рдВрдЧ рдХреА рд╕реНрдерд╛рдкрдирд╛ рдХрд░ рд░рд╣реЗ рдереЗ рдФрд░ рдЗрд╕реЗ рдФрд░ рдЕрдзрд┐рдХ рдкреНрд░рджрд░реНрд╢рдирдХрд╛рд░реА рдмрдирд╛рдиреЗ рдХреА рдХреЛрд╢рд┐рд╢ рдХрд░ рд░рд╣реЗ рдереЗ/рд╕реНрдЯреИрдХрд┐рдВрдЧ рдХреЛ рддреЗрдЬреА рд╕реЗ рдЪрд▓рд╛рдиреЗ рдХреА рдХреЛрд╢рд┐рд╢ рдХрд░ рд░рд╣реЗ рдереЗ, рддреЛ рд╣рдо рдХрд┐рд╕реА рдРрд╕реА рдЪреАрдЬ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдбрд┐рдлрд╝реЙрд▓реНрдЯ рдХрд░рдирд╛ рдЪрд╛рд╣рддреЗ рдереЗ рдЬрд┐рд╕рдореЗрдВ рдмрд╣реБрдд рдЕрдзрд┐рдХ рдлреЛрд▓реНрдб рди рд╣реЛрдВ - рдЗрд╕рд▓рд┐рдП self._default_cv(n_splits=3, random_state=random_state)
рд▓рд╛рдЗрди рдЬрд╣рд╛рдВ рд╣рдо рд▓реЗрддреЗ рд╣реИрдВ рд╕реНрдХрд┐рдХрд┐рдЯ-рд▓рд░реНрди рджреНрд╡рд╛рд░рд╛ рдирд┐рд░реНрджрд┐рд╖реНрдЯ рдбрд┐рдлрд╝реЙрд▓реНрдЯ, рдФрд░ рд╣рд╛рд░реНрдбрдХреЛрдбреЗрдб n_splits
рд╕реЗ 3.
рдЗрд╕рдореЗрдВ рдереЛрдбрд╝рд╛ рдФрд░ рдЦреЛрджреЗрдВ, рдФрд░ рдСрдЯреЛрдПрдордПрд▓ рджреНрд╡рд╛рд░рд╛ рд╕реНрдЯреИрдХреНрдб рдПрдиреНрд╕реЗрдореНрдмрд▓ рдШрдЯрдХ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХреА рдЬрд╛рдиреЗ рд╡рд╛рд▓реА рдбреЗрдЯрд╛ рд╕реНрдкреНрд▓рд┐рдЯ рд╡рд┐рдзрд┐ рдХреЛ рдмреБрдирдиреЗ рдХреА рдХреЛрд╢рд┐рд╢ рдХреАред рд╣рд╛рд▓рд╛рдВрдХрд┐, рдореИрдВ рдЗрд╕ рдореБрджреНрджреЗ рдореЗрдВ рднрд╛рдЧ рдЧрдпрд╛ (рд╣рдорд╛рд░реЗ TrainingValidationSplit
рд╡рд░реНрдЧ рдХреЛ рдХрд╛рдо рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдПрдкреАрдЖрдИ рдЕрдкрдбреЗрдЯ рдХреЛ рд╕рдВрдмреЛрдзрд┐рдд рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рдмрд╛рдж):
estimator = WrappedSKClassifier(pipeline=LogisticRegressionBinaryPipeline(parameters={'Imputer':{'categorical_impute_strategy': 'm...Logistic Regression Classifier':{'penalty': 'l2', 'C': 1.0, 'n_jobs': -1, 'multi_class': 'auto', 'solver': 'lbfgs'},}))
X = 0 1 2 3 4
0 0.965469 0.041236 0.028701 0.659165 0.213375
1 0.043831...978 0.079577
48 0.376344 0.920154 0.314640 0.180086 0.197598
49 0.682661 0.046529 0.400513 0.412513 0.751464
y = array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0,
1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0,
1, 0, 1, 0, 1, 0])
<strong i="7">@_deprecate_positional_args</strong>
def cross_val_predict(estimator, X, y=None, *, groups=None, cv=None,
n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None,
pre_dispatch='2*n_jobs', method='predict'):
"""Generate cross-validated estimates for each input data point
The data is split according to the cv parameter. Each sample belongs
to exactly one test set, and its prediction is computed with an
estimator fitted on the corresponding training set.
Passing these predictions into an evaluation metric may not be a valid
way to measure generalization performance. Results can differ from
:func:`cross_validate` and :func:`cross_val_score` unless all tests sets
have equal size and the metric decomposes over samples.
Read more in the :ref:`User Guide <cross_validation>`.
Parameters
----------
estimator : estimator object implementing 'fit' and 'predict'
The object to use to fit the data.
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
The data to fit. Can be, for example a list, or an array at least 2d.
y : array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs), \
default=None
The target variable to try to predict in the case of
supervised learning.
groups : array-like of shape (n_samples,), default=None
Group labels for the samples used while splitting the dataset into
train/test set. Only used in conjunction with a "Group" :term:`cv`
instance (e.g., :class:`GroupKFold`).
cv : int, cross-validation generator or an iterable, default=None
Determines the cross-validation splitting strategy.
Possible inputs for cv are:
- None, to use the default 5-fold cross validation,
- int, to specify the number of folds in a `(Stratified)KFold`,
- :term:`CV splitter`,
- An iterable yielding (train, test) splits as arrays of indices.
For int/None inputs, if the estimator is a classifier and ``y`` is
either binary or multiclass, :class:`StratifiedKFold` is used. In all
other cases, :class:`KFold` is used.
Refer :ref:`User Guide <cross_validation>` for the various
cross-validation strategies that can be used here.
.. versionchanged:: 0.22
``cv`` default value if None changed from 3-fold to 5-fold.
n_jobs : int, default=None
Number of jobs to run in parallel. Training the estimator and
predicting are parallelized over the cross-validation splits.
``None`` means 1 unless in a :obj:`joblib.parallel_backend` context.
``-1`` means using all processors. See :term:`Glossary <n_jobs>`
for more details.
verbose : int, default=0
The verbosity level.
fit_params : dict, defualt=None
Parameters to pass to the fit method of the estimator.
pre_dispatch : int or str, default='2*n_jobs'
Controls the number of jobs that get dispatched during parallel
execution. Reducing this number can be useful to avoid an
explosion of memory consumption when more jobs get dispatched
than CPUs can process. This parameter can be:
- None, in which case all the jobs are immediately
created and spawned. Use this for lightweight and
fast-running jobs, to avoid delays due to on-demand
spawning of the jobs
- An int, giving the exact number of total jobs that are
spawned
- A str, giving an expression as a function of n_jobs,
as in '2*n_jobs'
method : {'predict', 'predict_proba', 'predict_log_proba', \
'decision_function'}, default='predict'
The method to be invoked by `estimator`.
Returns
-------
predictions : ndarray
This is the result of calling `method`. Shape:
- When `method` is 'predict' and in special case where `method` is
'decision_function' and the target is binary: (n_samples,)
- When `method` is one of {'predict_proba', 'predict_log_proba',
'decision_function'} (unless special case above):
(n_samples, n_classes)
- If `estimator` is :term:`multioutput`, an extra dimension
'n_outputs' is added to the end of each shape above.
See Also
--------
cross_val_score : Calculate score for each CV split.
cross_validate : Calculate one or more scores and timings for each CV
split.
Notes
-----
In the case that one or more classes are absent in a training portion, a
default score needs to be assigned to all instances for that class if
``method`` produces columns per class, as in {'decision_function',
'predict_proba', 'predict_log_proba'}. For ``predict_proba`` this value is
0. In order to ensure finite output, we approximate negative infinity by
the minimum finite float value for the dtype in other cases.
Examples
--------
>>> from sklearn import datasets, linear_model
>>> from sklearn.model_selection import cross_val_predict
>>> diabetes = datasets.load_diabetes()
>>> X = diabetes.data[:150]
>>> y = diabetes.target[:150]
>>> lasso = linear_model.Lasso()
>>> y_pred = cross_val_predict(lasso, X, y, cv=3)
"""
X, y, groups = indexable(X, y, groups)
cv = check_cv(cv, y, classifier=is_classifier(estimator))
splits = list(cv.split(X, y, groups))
test_indices = np.concatenate([test for _, test in splits])
if not _check_is_permutation(test_indices, _num_samples(X)):
> raise ValueError('cross_val_predict only works for partitions')
E ValueError: cross_val_predict only works for partitions
../venv/lib/python3.7/site-packages/sklearn/model_selection/_validation.py:845: ValueError
рдЬрдм рд╣рдо рдХреЙрд▓ рдХрд░рдиреЗ рдХрд╛ рдкреНрд░рдпрд╛рд╕ рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ рддреЛ рдпрд╣ рдПрдХ рддреНрд░реБрдЯрд┐ рд╣реЛрддреА рд╣реИ:
clf = StackedEnsembleClassifier(input_pipelines=[logistic_regression_binary_pipeline_class(parameters={})], cv=TrainingValidationSplit())
clf.fit(X, y)
рдЗрд╕рдХрд╛ рдХрд╛рд░рдг рдпрд╣ рд╣реИ рдХрд┐ рд╕реНрдХрд┐рдХрд┐рдЯ-рд▓рд░реНрди рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ рдХрд┐ рдкрд╛рд░рд┐рдд cv рд╡рд╛рд╕реНрддрд╡ рдореЗрдВ рдПрдХ рдХреНрд░реЙрд╕-рд╕рддреНрдпрд╛рдкрди рд╡рд┐рдзрд┐ рд╣реИ; рдпрд╣ TrainingValidationSplit
рдЬреИрд╕реЗ рдПрдХрд▓ рд╡рд┐рднрд╛рдЬрди рд╕реЗ рдЦреБрд╢ рдирд╣реАрдВ рд╣реИ рдЬрд╣рд╛рдВ рдХреБрдЫ рдбреЗрдЯрд╛ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдг рдбреЗрдЯрд╛ рдореЗрдВ рдХрднреА рдирд╣реАрдВ рд╣реЛрдЧрд╛ (рдХреНрдпреЛрдВрдХрд┐ рдХреЗрд╡рд▓ рдПрдХ рд╡рд┐рднрд╛рдЬрди рд╣реИ)ред
рдЬреИрд╕реЗ, рдореБрдЭреЗ рд▓рдЧрддрд╛ рд╣реИ рдХрд┐ рдЕрдм рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕рдмрд╕реЗ рдЕрдЪреНрдЫреА рдпреЛрдЬрдирд╛ scikit-learn 0.24 рдХрд╛ рд╕рдорд░реНрдерди рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЖрд╕рд╛рди рдХрд╛рдо рдХрд░рдирд╛ рд╣реИ рдФрд░ рдбрд┐рдлрд╝реЙрд▓реНрдЯ cv рдХрд╛ shuffle=True
ред рдЕрдЧрд░ рд╣рдореЗрдВ рд▓рдЧрддрд╛ рд╣реИ рдХрд┐ рдпрд╣ рдПрдХ рдЙрдкрдпреЛрдЧреА рдЪреАрдЬ рд╣реИ рддреЛ рд╣рдо рдЗрд╕ рдкрд░ рдлрд┐рд░ рд╕реЗ рд╡рд┐рдЪрд╛рд░ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред рд╡рд┐рдЪрд╛рд░, @dshery?
рд╕рдВрдмрдВрдзрд┐рдд: https://stackoverflow.com/questions/41753795/sklearn-timeseriessplit-cross-val-predict-only-works-for-partitions