- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我一直在尝试通过 RandomizedSearchCV 调整 LSTM 的超参数。
我的代码如下:
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))
print(X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape)
from imblearn.pipeline import Pipeline
from keras.initializers import RandomNormal
def create_model(activation_1='relu', activation_2='relu',
neurons_input = 1, neurons_hidden_1=1,
optimizer='Adam' ,
#input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2])
#input_shape=(X_train.shape[0],X_train.shape[1]) #input shape should be timesteps, features
):
model = Sequential()
model.add(LSTM(neurons_input, activation=activation_1, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]),
kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=42),
bias_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=42)))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
model.compile (loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
return model
clf=KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, verbose=0)
param_grid = {
'clf__neurons_input': [20, 25, 30, 35],
'clf__batch_size': [40,60,80,100],
'clf__optimizer': ['Adam', 'Adadelta']}
pipe = Pipeline([
('oversample', SMOTE(random_state=12)),
('clf', clf)
])
my_cv = TimeSeriesSplit(n_splits=5).split(X_train)
rs_keras = RandomizedSearchCV(pipe, param_grid, cv=my_cv, scoring='f1_macro',
refit='f1_macro', verbose=3,n_jobs=1, random_state=42)
rs_keras.fit(X_train, y_train)
我总是遇到错误:
Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
这是有道理的,因为 GridSearch 和 RandomizedSearch 都需要 [n_samples, n_features] 类型的数组。有人对如何处理此限制有经验或建议吗?
谢谢。
这是错误的完整回溯:
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-2-b0be4634c98a>", line 1, in <module>
runfile('Scratch/prediction_lstm.py', wdir='/Simulations/2017-2018/Scratch')
File "\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 786, in runfile
execfile(filename, namespace)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfile
exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)
File "Scratch/prediction_lstm.py", line 204, in <module>
rs_keras.fit(X_train, y_train)
File "Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 722, in fit
self._run_search(evaluate_candidates)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 1515, in _run_search
random_state=self.random_state))
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 711, in evaluate_candidates
cv.split(X, y, groups)))
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 917, in __call__
if self.dispatch_one_batch(iterator):
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 759, in dispatch_one_batch
self._dispatch(tasks)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 716, in _dispatch
job = self._backend.apply_async(batch, callback=cb)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\_parallel_backends.py", line 182, in apply_async
result = ImmediateResult(func)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\_parallel_backends.py", line 549, in __init__
self.results = batch()
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 225, in __call__
for func, args, kwargs in self.items]
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 225, in <listcomp>
for func, args, kwargs in self.items]
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 528, in _fit_and_score
estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\imblearn\pipeline.py", line 237, in fit
Xt, yt, fit_params = self._fit(X, y, **fit_params)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\imblearn\pipeline.py", line 200, in _fit
cloned_transformer, Xt, yt, **fit_params_steps[name])
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 342, in __call__
return self.func(*args, **kwargs)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\imblearn\pipeline.py", line 576, in _fit_resample_one
X_res, y_res = sampler.fit_resample(X, y, **fit_params)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 80, in fit_resample
X, y, binarize_y = self._check_X_y(X, y)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 138, in _check_X_y
X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse=['csr', 'csc'])
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 756, in check_X_y
estimator=estimator)
File "\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 570, in check_array
% (array.ndim, estimator_name))
ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
最佳答案
此问题不是由 scikit-learn
引起的。 RandomizedSearchCV
不检查输入的形状。这是各个 Transformer 或 Estimator 的工作,以确定传递的输入具有正确的形状。正如您从堆栈跟踪中看到的,该错误是由 imblearn
创建的,因为 SMOTE
需要数据为二维数据才能工作。
为避免这种情况,您可以在 SMOTE
之后、将数据传递到 LSTM
之前手动重新调整数据。有多种方法可以实现这一目标。
1)您传递二维数据(没有像您当前在以下几行中所做的那样显式 reshape ):
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))
到您的管道,并在 SMOTE
步骤之后、clf
之前,将数据重新整形为 3-D,然后将其传递给 clf
.
2) 您将当前的 3-D 数据传递到管道,将其转换为 2-D 以便与 SMOTE
一起使用。然后,SMOTE
将输出新的过采样 2-D 数据,然后您再次将其重新整形为 3-D。
我认为更好的选择是 1。即使如此,您也可以:
使用自定义类将数据从 2-D 转换为 3-D,如下所示:
pipe = Pipeline([
('oversample', SMOTE(random_state=12)),
# Check out custom scikit-learn transformers
# You need to impletent your reshape logic in "transform()" method
('reshaper', CustomReshaper(),
('clf', clf)
])
或使用已有的 Reshape
class 。我正在使用Reshape
。
所以修饰符代码是(参见评论):
# Remove the following two lines, so the data is 2-D while going to "RandomizedSearchCV".
# X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
# X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))
from keras.layers import Reshape
def create_model(activation_1='relu', activation_2='relu',
neurons_input = 1, neurons_hidden_1=1,
optimizer='Adam' ,):
model = Sequential()
# Add this before LSTM. The tuple denotes the last two dimensions of input
model.add(Reshape((1, X_train.shape[1])))
model.add(LSTM(neurons_input,
activation=activation_1,
# Since the data is 2-D, the following needs to be changed from "X_train.shape[1], X_train.shape[2]"
input_shape=(1, X_train.shape[1]),
kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=42),
bias_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=42)))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
model.compile (loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
return model
关于python - 带有 LSTM 的 GridSearchCV/RandomizedSearchCV,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55774632/
我正在处理一组标记为 160 个组的 173k 点。我想通过合并最接近的(到 9 或 10 个组)来减少组/集群的数量。我搜索过 sklearn 或类似的库,但没有成功。 我猜它只是通过 knn 聚类
我有一个扁平数字列表,这些数字逻辑上以 3 为一组,其中每个三元组是 (number, __ignored, flag[0 or 1]),例如: [7,56,1, 8,0,0, 2,0,0, 6,1,
我正在使用 pipenv 来管理我的包。我想编写一个 python 脚本来调用另一个使用不同虚拟环境(VE)的 python 脚本。 如何运行使用 VE1 的 python 脚本 1 并调用另一个 p
假设我有一个文件 script.py 位于 path = "foo/bar/script.py"。我正在寻找一种在 Python 中通过函数 execute_script() 从我的主要 Python
这听起来像是谜语或笑话,但实际上我还没有找到这个问题的答案。 问题到底是什么? 我想运行 2 个脚本。在第一个脚本中,我调用另一个脚本,但我希望它们继续并行,而不是在两个单独的线程中。主要是我不希望第
我有一个带有 python 2.5.5 的软件。我想发送一个命令,该命令将在 python 2.7.5 中启动一个脚本,然后继续执行该脚本。 我试过用 #!python2.7.5 和http://re
我在 python 命令行(使用 python 2.7)中,并尝试运行 Python 脚本。我的操作系统是 Windows 7。我已将我的目录设置为包含我所有脚本的文件夹,使用: os.chdir("
剧透:部分解决(见最后)。 以下是使用 Python 嵌入的代码示例: #include int main(int argc, char** argv) { Py_SetPythonHome
假设我有以下列表,对应于及时的股票价格: prices = [1, 3, 7, 10, 9, 8, 5, 3, 6, 8, 12, 9, 6, 10, 13, 8, 4, 11] 我想确定以下总体上最
所以我试图在选择某个单选按钮时更改此框架的背景。 我的框架位于一个类中,并且单选按钮的功能位于该类之外。 (这样我就可以在所有其他框架上调用它们。) 问题是每当我选择单选按钮时都会出现以下错误: co
我正在尝试将字符串与 python 中的正则表达式进行比较,如下所示, #!/usr/bin/env python3 import re str1 = "Expecting property name
考虑以下原型(prototype) Boost.Python 模块,该模块从单独的 C++ 头文件中引入类“D”。 /* file: a/b.cpp */ BOOST_PYTHON_MODULE(c)
如何编写一个程序来“识别函数调用的行号?” python 检查模块提供了定位行号的选项,但是, def di(): return inspect.currentframe().f_back.f_l
我已经使用 macports 安装了 Python 2.7,并且由于我的 $PATH 变量,这就是我输入 $ python 时得到的变量。然而,virtualenv 默认使用 Python 2.6,除
我只想问如何加快 python 上的 re.search 速度。 我有一个很长的字符串行,长度为 176861(即带有一些符号的字母数字字符),我使用此函数测试了该行以进行研究: def getExe
list1= [u'%app%%General%%Council%', u'%people%', u'%people%%Regional%%Council%%Mandate%', u'%ppp%%Ge
这个问题在这里已经有了答案: Is it Pythonic to use list comprehensions for just side effects? (7 个答案) 关闭 4 个月前。 告
我想用 Python 将两个列表组合成一个列表,方法如下: a = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3] b= ["Sun", "is", "bright", "June","and" ,"Ju
我正在运行带有最新 Boost 发行版 (1.55.0) 的 Mac OS X 10.8.4 (Darwin 12.4.0)。我正在按照说明 here构建包含在我的发行版中的教程 Boost-Pyth
学习 Python,我正在尝试制作一个没有任何第 3 方库的网络抓取工具,这样过程对我来说并没有简化,而且我知道我在做什么。我浏览了一些在线资源,但所有这些都让我对某些事情感到困惑。 html 看起来
我是一名优秀的程序员,十分优秀!