Точность равна нулю с MLP при выполнении мультиклассовой классификации текста на наборе данных комментариев Reddit - PullRequest
Новая
       80

Точность равна нулю с MLP при выполнении мультиклассовой классификации текста на наборе данных комментариев Reddit

0 голосов
/ 26 марта 2020 
pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(1,1,1),shuffle=False)),
])

parameters = {
    'vect__max_df': (0.5, 0.75, 1),
    'vect__ngram_range': ((1, 1), (1, 2)),  # unigrams or bigrams

}

if __name__ == "__main__":
    # multiprocessing requires the fork to happen in a __main__ protected
    # block
    # find the best parameters for both the feature extraction and the
    # classifier
    grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1, verbose=1)

    print("Performing grid search...")
    print("pipeline:", [name for name, _ in pipeline.steps])
    print("parameters:")
    pprint(parameters)
    t0 = time()
    grid_search.fit(train_data['body'].values.tolist(), 
                    train_data['category'].values.tolist())
    print("done in %0.3fs" % (time() - t0))
    print()

    print("Best score: %0.3f" % grid_search.best_score_)
    print("Best parameters set:")
    best_parameters_a = grid_search.best_estimator_.get_params()
    for param_name in sorted(parameters.keys()):
        print("\t%s: %r" % (param_name, best_parameters_a[param_name]))

    y_true, y_pred = test_data['category'].values.tolist(), grid_search.predict(test_data['body'].values.tolist())     
    print(classification_report(y_true, y_pred))

Пока мой OuutPut выглядит следующим образом 

Performing grid search...
pipeline: ['vect', 'tfidf', 'clf']
parameters:
{'vect__max_df': (0.5, 0.75, 1), 'vect__ngram_range': ((1, 1), (1, 2))}
Fitting 5 folds for each of 6 candidates, totalling 30 fits
[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  30 out of  30 | elapsed: 29.4min finished
done in 1779.666s

Best score: 0.352
Best parameters set:
    vect__max_df: 0.75
    vect__ngram_range: (1, 1)
          precision    recall  f1-score   support

    anorexia       0.33      1.00      0.50      5000
     neither       0.00      0.00      0.00      5000
     obesity       0.00      0.00      0.00      5000

    accuracy                           0.33     15000
   macro avg       0.11      0.33      0.17     15000
weighted avg       0.11      0.33      0.17     15000

c:\users\haeir\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py:1272: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.
  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))

Я использую Print (y_true), он дает ровно 5000 значений анорексии, 5000 значений ни одного, ни 5000 значений ожирения, но для печати (y_pred) он показывает только анорексию, мой набор данных обучения и тестирования содержит 15000, 15000 строк соответственно и 5000 для каждой категории как в обучении, так и в тестировании

...