sklearn.base.BaseEstimator

sklearn.base.BaseEstimator — это базовый класс в библиотеке машинного обучения scikit-learn, определяющий базовый интерфейс для всех средств оценки в scikit-learn. Он предоставляет набор методов и атрибутов, которые любой пользовательский оценщик должен реализовать или унаследовать для правильной работы с каркасом scikit-learn. В этом объяснении мы подробно рассмотрим различные методы и атрибуты BaseEstimator.

Оценщики

В машинном обучении оценщик — это инструмент, который учится на данных, чтобы делать прогнозы или классифицировать новые экземпляры. Scikit-learn предоставляет множество готовых оценщиков, которые можно использовать «из коробки», но также позволяет пользователям определять свои собственные пользовательские оценщики. Класс BaseEstimator предоставляет базовый шаблон, который можно использовать в качестве отправной точки для создания новых оценщиков.

Атрибуты

Ожидается, что оценщик в scikit-learn будет иметь определенные атрибуты, предоставляющие информацию о его состоянии или конфигурации. В классе BaseEstimator определены следующие атрибуты:

  • estimator_type. Атрибут estimator_type представляет собой строку, определяющую тип оценщика. Это можно использовать для различения различных типов оценок, таких как классификаторы, регрессоры или преобразователи.
  • named_transformers_ — атрибут named_transformers_ представляет собой словарь, который сопоставляет имена строк с объектами-преобразователями. Это используется в классах Pipeline и ColumnTransformer для указания имен и порядка преобразования.
  • classes_. Атрибут classes_ представляет собой список или массив, содержащий уникальные метки классов для классификатора. Это используется в задачах классификации для указания возможных выходных классов, которые может предсказать оценщик.
  • n_features_in_ — атрибут n_features_in_ представляет собой целое число, указывающее количество входных признаков, ожидаемых оценщиком. Это используется в преобразователях для проверки того, что входные данные имеют правильное количество функций.

Методы

  • get_params(). Метод get_params() возвращает словарь параметров оценщика и их значений. Это используется для получения текущей конфигурации оценщика, которую можно использовать для воссоздания оценщика с теми же параметрами.
  • set_params() –метод set_params() берет словарь значений параметров и устанавливает соответствующие атрибуты оценщика. Это используется для изменения конфигурации оценщика после его создания.
  • fit(). Метод fit() берет набор обучающих данных и подгоняет оценщик к данным. Именно здесь оценщик учится на данных и настраивает свои параметры, чтобы делать прогнозы.
  • predict(). Метод predict() принимает набор входных данных и возвращает прогнозируемые выходные значения. Это используется как для задач классификации, так и для регрессии.
  • predict_proba().Метод predict_proba() принимает набор входных данных и возвращает прогнозируемые значения вероятности для каждого возможного выходного класса. Это используется для задач классификации, чтобы получить распределение вероятностей по выходным классам.
  • score() — метод score() принимает набор входных и выходных данных и возвращает оценку, которая представляет качество прогнозов оценщика. Это используется для оценки производительности оценщика.
  • transform(). Метод transform() принимает набор входных данных и возвращает преобразованную версию данных. Это используется преобразователями для предварительной обработки входных данных перед их подачей в оценщик.
  • inverse_transform().Метод inverse_transform() принимает набор преобразованных данных и возвращает исходные входные данные. Это используется трансформаторами для преобразования.

Класс BaseEstimator также определяет несколько методов, которые необходимо реализовать или переопределить в пользовательских оценщиках. Эти методы обеспечивают согласованный интерфейс для всех средств оценки в scikit-learn.

Вот пример пользовательского оценщика, наследуемого от BaseEstimator.

from sklearn.base import BaseEstimator: 
class MyEstimator(BaseEstimator): 
  def __init__(self, param1=1, param2=2): 
    self.param1 = param1 
    self.param2 = param2 

  def fit(self, X, y=None): 
  # Fit the estimator to the data 
  # This method should return self return self 
 
  def predict(self, X): 
  # Make predictions for the input data 
  # This method should return a numpy array of predicted output values return y_pred

В этом примере MyEstimator — это простой оценщик, который принимает два параметра param1 и param2 и реализует метод fit(). > и методы predict(). Метод fit() принимает входные данные X и дополнительные выходные данные y и возвращает подогнанную оценку. Метод predict() принимает входные данные X и возвращает пустой массив прогнозируемых выходных значений. Обратите внимание, что мы не реализовали все методы и атрибуты BaseEstimator в этом примере, но мы могли бы добавить их, если это необходимо для нашего конкретного случая использования.

Мы можем использовать этот пользовательский оценщик так же, как и любой другой оценщик в scikit-learn, например:

from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.metrics import accuracy_score 

# Load the iris dataset 
data = load_iris() 
X, y = data.data, data.target 

# Split the data into training and test sets 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# Create an instance of MyEstimator with default parameters 
estimator = MyEstimator() 

# Fit the estimator to the training data
estimator.fit(X_train, y_train) 

# Make predictions on the test data 
y_pred = estimator.predict(X_test) 

# Evaluate the performance of the estimator 
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) 
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

В этом примере мы загружаем набор данных радужной оболочки, разделяем его на обучающий и тестовый наборы, создаем экземпляр MyEstimator, подгоняем его к обучающим данным, делаем прогнозы на тестовых данных и оцениваем его производительность с помощью показатель точности. Обратите внимание, что мы не определяли метод predict_proba() в MyEstimator, поэтому мы не можем использовать его в этом примере. Если нам нужен этот метод для нашего варианта использования, мы можем добавить его в MyEstimator, реализовав необходимую логику. Для получения более подробной информации и краткого объяснения обратитесь к нашей оригинальной статье на базе .BaseEstimator.

Заключение

В машинном обучении базовая оценка — это простая модель или алгоритм, используемый в качестве строительного блока для более сложных моделей. Выбор базовой оценки зависит от конкретной решаемой задачи и характеристик данных.

Существует много типов базовых оценок, включая линейную регрессию, деревья решений, методы опорных векторов и k-ближайших соседей. Каждый тип оценки имеет свои сильные и слабые стороны и может быть более или менее подходящим в зависимости от конкретной проблемы и набора данных.

Производительность всей модели сильно зависит от выбора базовой оценки, а также от других факторов, таких как количество используемых оценок и выбранных гиперпараметров.

Таким образом, базовые оценщики являются критическим компонентом многих алгоритмов машинного обучения, и выбор соответствующего базового оценщика может оказать значительное влияние на производительность всей модели. Важно тщательно учитывать характеристики данных, и проблема решается при выборе базовой оценки.

Спасибо, что нашли время прочитать эту статью. Мы надеемся, что вы нашли его информативным и полезным. Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы по поводу содержания, не стесняйтесь задавать их в комментариях ниже. Ваши отзывы всегда ценны и помогают нам улучшить качество нашего письма. Еще раз спасибо за ваше время и внимание. мы с нетерпением ждем ответа от вас!

Рекомендации

base.BaseEstimator

Scikit-Learn документация

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.