管线网格搜索后变压器参数更新

Question

我有一个简单的用于文本分析和分类的管道，它由一个CountVectorizer、一个TfidfTransformer和最后一个多项式朴素贝叶斯分类器组成。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
                 ('tfidf', TfidfTransformer()),
                 ('clf', MultinomialNB())])

我现在使用GridSearchCV (stop_words包含先前加载的停止词列表)确定最佳参数:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'vect__ngram_range': [(1,1), (1,2), (1,3)],
          'vect__stop_words': [None, stop_words],
          'tfidf__use_idf': [True, False],
          'clf__alpha': np.arange(0.0, 1.05, 0.05)
}
grid_clf = GridSearchCV(text_clf, parameters, n_jobs = 1)
_ = grid_clf.fit(X_train, y_train)

我现在可以使用grid_clf.best_params_看到模型的最佳参数:

{'clf__alpha': 0.050000000000000003,
'tfidf__use_idf': True,
'vect__ngram_range': (1, 3),
'vect__stop_words': None}

我的问题是:我怎样才能得到一个更新的管道与网格搜索返回的最佳参数?我希望能够用适当的参数调用管道的前两个步骤(CountVectorizer和TfidfTransformer)。

我发现的一个解决方法是显式地创建一个新的管道，使用网格搜索返回的最佳参数:

multinomial_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer(stop_words=None, ngram_range=(1,3))),
                 ('tfidf', TfidfTransformer(use_idf = True)),
                 ('clf', MultinomialNB(alpha=0.05))])
_ = multinomial_clf.fit(X_train, y_train)

我现在可以使用multinomial_clf.steps访问CountVectorizer和TfidfTransformer，但我确信一定有更简单的方法。

谢谢你的帮助!

Answer 1

使用grid_clf.best_estimator_可以找到最佳参数的管道

grid_clf.best_estimator_
Pipeline(steps=[('vect', CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
    dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
    lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
    ngram_range=(1, 3), preprocessor=None, stop_words=None,
    strip...near_tf=False, use_idf=True)), ('clf', MultinomialNB(alpha=0.02, class_prior=None, fit_prior=True))])

然而，我仍然对如何使用管道的变压器进行转换感到困惑。前两个步骤实现了转换方法，而最后一个步骤没有。但是如果我尝试调用:

grid_clf.best_estimator_.transform(['ok computer'])

我得到以下错误:

AttributeError: 'MultinomialNB' object has no attribute 'transform'

谢谢你的帮助