подробный параметр не работает в конвейере PMML

Question

Я пытаюсь поместить свой конвейер gbdt + lr в конвейер PMML. Следуя инструкции здесь , это мой тестовый код:

gbm = lgb.LGBMClassifier(n_estimators=100)
clf = GBDTLRClassifier(gbm, LogisticRegression(penalty='l2'))
pipeline = PMMLPipeline([('classifier', clf)])
pipeline.fit(x, y, classifier__gbm_early_stopping_rounds=5, classifier__gbm_eval_set=[(xv, yv)], classifier__gbm_eval_metric='logloss', classifier__gbm_verbose = 2)

Во время периода установки параметр verbose не работает. Такая же настройка хорошо работает в простом классификаторе lightgbm. У кого-нибудь есть идеи о том, почему verbose не работает?

Answer 1

Кто-нибудь имеет представление о том, почему многословие не работает?

Scikit-Learn выдает какие-либо предупреждения или ошибки? Например, "классификатор" не имеет атрибута "gbm"?

Вы можете взглянуть на GBDTLRClassifier исходный код здесь .

Атрибут, которыйКлассификатор GBDT называется GBDTLRClassifier.gbdt (вместо GBDTLRClassifier.gbm). Поэтому, если вы добавите к своим параметрам подгонки classifier__gbdt (вместо classifier__gbm), то все должно работать нормально:

pipeline = PMMLPipeline([('classifier', clf)])
pipeline.fit(x, y, classifier__gbdt__verbose = 2)