Использование GridSearchCV для NLP Пропущенный позиционный аргумент Self - PullRequest
Новая
       18

Использование GridSearchCV для NLP Пропущенный позиционный аргумент Self

0 голосов
/ 08 февраля 2019

Я работаю над проблемой НЛП.Я тестировал различные модели, и процесс работал нормально.

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
classifier = SGDClassifier().fit(X_train_tfidf, y_train)
y_predicted_tfidf = classifier.predict(X_test_tfidf)
from sklearn.metrics import precision_score
precision = precision_score(y_test, y_predicted_tfidf, pos_label=None,average='weighted')
print(precision)
>>> 0.79708294305

Теперь я пытаюсь использовать Grid Search, чтобы найти параметры мелодии и возникла ошибка. 

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'alpha': [0.00001, 0.0001, 0.001, 0.001, 0.01] }
gs_classifier = GridSearchCV(SGDClassifier, parameters, n_jobs=-1)
gs_classifier = gs_classifier.fit(X_train_tfidf, y_train)

В результате получается следующий вывод: 

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-95b85f78662f> in <module>()
      1 gs_classifier = GridSearchCV(SGDClassifier, parameters, n_jobs=-1)
----> 2 gs_classifier = gs_classifier.fit(X_train_tfidf, y_train)

anaconda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/model_selection/_search.py in fit(self, X, y, groups)
    943             train/test set.
    944         """
--> 945         return self._fit(X, y, groups,                                      
...
/anaconda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py in clone(estimator, safe)
     65                             % (repr(estimator), type(estimator)))
     66     klass = estimator.__class__
---> 67     new_object_params = estimator.get_params(deep=False)
     68     for name, param in six.iteritems(new_object_params):
     69         new_object_params[name] = clone(param, safe=False)

TypeError: get_params() missing 1 required positional argument: 'self'

Я пробовал различные комбинации параметров, и все они приводят к одной и той же ошибке.Для этого примера я сохранил простоту и просто использую диапазон значений альфа.

...