Sklearn, gridsearch: 실행 중 진행 상황을 인쇄하는 방법

Sklearn, gridsearch: 실행 중 진행 상황을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?

---

분류기의 매개변수를 최적화하기 위해 GridSearchfrom sklearn을 사용 하고 있습니다. 데이터가 많기 때문에 전체 최적화 프로세스에는 하루 이상이 소요됩니다. 실행 중에 이미 시도한 매개변수 조합의 성능을 보고 싶습니다. 가능합니까?

---

verbose매개변수를 GridSearchCV양수로 설정하십시오 (숫자가 클수록 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다). 예를 들어:

GridSearchCV(clf, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy', verbose=10)  

---

이것 좀 봐:

https://pactools.github.io/auto_examples/plot_grid_search.html?highlight=gridsearchcvprogressbar

지금에서야 발견해서 사용하고 있습니다. 매우 그것에:

In [1]: GridSearchCVProgressBar
Out[1]: pactools.grid_search.GridSearchCVProgressBar

In [2]:

In [2]: ??GridSearchCVProgressBar
Init signature: GridSearchCVProgressBar(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', return_train_score='warn')
Source:
class GridSearchCVProgressBar(model_selection.GridSearchCV):
    """Monkey patch Parallel to have a progress bar during grid search"""

    def _get_param_iterator(self):
        """Return ParameterGrid instance for the given param_grid"""

        iterator = super(GridSearchCVProgressBar, self)._get_param_iterator()
        iterator = list(iterator)
        n_candidates = len(iterator)

        cv = model_selection._split.check_cv(self.cv, None)
        n_splits = getattr(cv, 'n_splits', 3)
        max_value = n_candidates * n_splits

        class ParallelProgressBar(Parallel):
            def __call__(self, iterable):
                bar = ProgressBar(max_value=max_value, title='GridSearchCV')
                iterable = bar(iterable)
                return super(ParallelProgressBar, self).__call__(iterable)

        # Monkey patch
        model_selection._search.Parallel = ParallelProgressBar

        return iterator
File:           ~/anaconda/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/pactools/grid_search.py
Type:           ABCMeta

In [3]: ?GridSearchCVProgressBar
Init signature: GridSearchCVProgressBar(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', return_train_score='warn')
Docstring:      Monkey patch Parallel to have a progress bar during grid search
File:           ~/anaconda/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/pactools/grid_search.py
Type:           ABCMeta

ReferenceURL : https://stackoverflow.com/questions/24121018/sklearn-gridsearch-how-to-print-out-progress-during-the-execution