python - 在 Neuraxle 管道中使用 predict_proba() 代替 predict() 与 OneVsRestClassifier

Question

我正在尝试设置一个 神经轴管道 使用 sklearns OneVsRestClassifier (OVR)。
Neuraxle 管道中的每个有效步骤都必须实现 fit()和 transform()方法。
为了使用 sklearns 流水线步骤，Neuraxle 使用了 SKLearnWrapper 映射 OVR predict()方法到 transform() SKLearnWrapper 的方法。

有没有办法修改这种行为，以便 predict_proba()方法映射到 OVR transform()方法代替？

或者是否有另一种方法来检索计算出的概率？

Answer 1

很好的问题!
我们已经有办法解决这个问题了。
假设你编写一个这样的类:

class MyWrapper(BaseStep): 

    def transform(self, data_inputs): 
        return sigmoid(data_inputs)

    def predict_proba(self, data_inputs): 
        return data_inputs

你可以这样做:

step = MyWrapper()

然后，一旦您准备好替换该方法，请使用 Neuraxle's mutate功能:

step = step.mutate(new_method='predict_proba', method_to_assign_to='transform')

然后，每当 .transform()将被调用， predict_proba方法将被调用。即使您的 step 变异也会起作用在其他步骤中更深地包裹(嵌套)。
请注意，我们可能应该修改 sklearn 包装器以允许这样做。我在这里添加了问题:
https://github.com/Neuraxio/Neuraxle/issues/368
所以在这个问题解决之前，你可以做 class MySKLearnWrapper(SKLearnWrapper): ... (继承自 SKLearnWrapper 对其进行修改)并定义 predict_proba像这里建议的那样自己动手: https://github.com/Neuraxio/Neuraxle/pull/363/files