BayesSearchCV- TypeError: аргумент float () должен быть строкой или числом, а не 'RidgeCV' - PullRequest
Новая
       71

BayesSearchCV- TypeError: аргумент float () должен быть строкой или числом, а не 'RidgeCV'

0 голосов
/ 29 января 2020

Вот некоторый код для справки - 

from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.linear_model import RidgeCV, LinearRegression, Lasso, ElasticNet, Ridge

pipeline = Pipeline([('regressor', MLPRegressor())])

search_space = [
                    {'regressor': [RidgeCV()],
                     'regressor__normalize': [True, False],
                     'regressor__fit_intercept': [False]},
                    {'regressor': [Ridge()],
                     'regressor__normalize': [True, False],
                     'regressor__copy_X': [True, False],
                     'regressor__max_iter': [50000],
                     'regressor__tol': [1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5, 1e-10],
                     'regressor__fit_intercept': [False]},
                    {'regressor': [LinearRegression()],
                     'regressor__normalize': [True, False],
                     'regressor__fit_intercept': [False]},
                    {'regressor': [Lasso()],
                     'regressor__normalize': [True, False],
                     'regressor__copy_X': [True, False],
                     'regressor__max_iter': [50000],
                     'regressor__warm_start': [True, False],
                     'regressor__positive': [True, False],
                     'regressor__tol': [1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5, 1e-10],
                     'regressor__selection': ['cyclic', 'random'],
                     'regressor__fit_intercept': [False]},
                    {'regressor': [ElasticNet()],
                     'regressor__max_iter': [50000],
                     'regressor__copy_X': [True, False],
                     'regressor__tol': [1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5, 1e-10],
                     'regressor__warm_start': [True, False],
                     'regressor__positive': [True, False],
                     'regressor__fit_intercept': [False],
                     'regressor__l1_ratio': [x/10 for x in range(2, 10)], 
                     'regressor__selection': ['random', 'cyclic'], 
                     'regressor__alpha': [.1, .5, .6, .7, .8, .9, 1], 
                     'regressor__normalize':[True, False]}
                ]

Теперь, когда я запускаю следующее, все нормально. 

gs = GridSearchCV(pipeline, search_space, cv=5, n_jobs=-1, verbose=0)
X.replace(-np.inf, 0, inplace=True)
X.replace(np.nan, 0, inplace=True)
gs.fit(X, y)

Но когда я пытаюсь сделать это с BayesSearchCV, я делаю следующее и получить следующую ошибку. 

gs = BayesSearchCV(pipeline, search_space, cv=5, n_jobs=-1, verbose=0)
X.replace(-np.inf, 0, inplace=True)
X.replace(np.nan, 0, inplace=True)
gs.fit(X, y)

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'RidgeCV'

В чем здесь проблема? Я не могу найти решение нигде!

...