在机器学习中，降维是一种常见的预处理步骤，它可以帮助减少模型的复杂度，提高计算效率，并且有时还能提高模型的泛化能力。本文将介绍如何结合使用Pipeline和GridSearchCV来实现降维和模型选择的过程。
Pipeline是一种将多个处理步骤串联起来的工具，它允许将数据预处理、特征提取、模型训练等步骤整合在一起，形成一个完整的数据处理流程。而GridSearchCV则是一种用于模型参数调优的工具，它通过遍历给定的参数网格，为每一组参数组合训练模型，并使用交叉验证来评估模型的性能。
在本例中，将比较三种不同的降维技术：主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）和单变量特征选择。这些技术各自有其特点和适用场景，通过GridSearchCV可以找到在特定数据集上表现最好的降维方法。
首先，需要导入必要的库，并加载数据集。然后，将构建一个Pipeline，其中包含数据标准化、降维和分类器三个步骤。接着，将使用GridSearchCV来搜索最佳的降维方法和分类器参数。
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.decomposition import PCA, NMF
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.svm import LinearSVC
# 加载数据集
X, y = load_digits(return_X_y=True)
# 构建Pipeline
pipe = Pipeline([
("scaling", MinMaxScaler()),
("reduce_dim", "passthrough"),
("classify", LinearSVC(dual=False, max_iter=10000)),
])
# 定义参数网格
param_grid = [
{
"reduce_dim": [PCA(iterated_power=7), NMF(max_iter=1000)],
"reduce_dim__n_components": [2, 4, 8],
"classify__C": [1, 10, 100, 1000],
},
{
"reduce_dim": [SelectKBest(mutual_info_classif)],
"reduce_dim__k": [2, 4, 8],
"classify__C": [1, 10, 100, 1000],
},
]
# 使用GridSearchCV进行参数搜索
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, n_jobs=1)
grid.fit(X, y)
在上述代码中，首先定义了一个Pipeline，其中包含了数据标准化、降维和分类器三个步骤。然后，定义了一个参数网格，其中包含了不同的降维方法和分类器参数。最后，使用GridSearchCV来搜索最佳的参数组合。
通过GridSearchCV的搜索结果，可以找到在给定数据集上表现最好的降维方法和分类器参数。此外，还可以通过可视化工具来比较不同降维技术的性能。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# 获取平均测试分数
mean_scores = np.array(grid.cv_results_["mean_test_score"])
mean_scores = mean_scores.reshape(len([1, 10, 100, 1000]), -1, len([2, 4, 8]))
mean_scores = mean_scores.max(axis=0)
# 创建数据框以便于绘图
mean_scores = pd.DataFrame(mean_scores.T, index=[2, 4, 8], columns=["PCA", "NMF", "KBest(mutual_info_classif)"])
# 绘制条形图
ax = mean_scores.plot.bar()
ax.set_title("比较特征降维技术")
ax.set_xlabel("降维后的特征数量")
ax.set_ylabel("数字分类准确率")
ax.set_ylim((0, 1))
ax.legend(loc="upper left")
plt.show()
在上述代码中，首先获取了GridSearchCV的搜索结果，并计算了每种降维技术的平均测试分数。然后，创建了一个数据框来存储这些分数，并使用matplotlib库绘制了一个条形图来比较不同降维技术的性能。
在某些情况下，存储特定变换器的状态可能是有益的，因为它可能被再次使用。在GridSearchCV中使用Pipeline时，就会触发这样的情况。因此，使用memory参数来启用缓存。
from sklearn.externals import joblib
# 创建一个临时文件夹来存储Pipeline中的变换器
location = "cachedir"
memory = joblib.Memory(location=location, verbose=10)
# 使用缓存的Pipeline
cached_pipe = Pipeline([
("reduce_dim", PCA()),
("classify", LinearSVC(dual=False, max_iter=10000)),
], memory=memory)
# 删除临时缓存
memory.clear(warn=False)
import shutil
shutil.rmtree(location)
在上述代码中，首先创建了一个临时文件夹来存储Pipeline中的变换器，并使用joblib库的Memory类来启用缓存。然后，使用缓存的Pipeline进行参数搜索。最后，删除了临时缓存以释放空间。