scikit-learnの進捗バーですか？

scikit-learnのフィット方法にプログレスバーを表示する方法はありますか？scikit-learnの進捗バーですか？

Pyprindのようなカスタムのものを含めることはできますか？

2015-12-13 Anonymous

いいえ、おそらくそうではありません。 – cel

verbose=Trueでモデルを初期化してfitを呼び出す前に、進捗状況を示す何らかの出力が得られるはずです。

Iter  Train Loss Remaining Time 
    1   1.2811   0.71s 
    2   1.2595   0.58s 
    3   1.2402   0.50s 
    4   1.2263   0.46s 
    5   1.2121   0.43s 
    6   1.1999   0.41s 
    7   1.1876   0.39s 
    8   1.1761   0.38s 
    9   1.1673   0.37s 
    10   1.1591   0.36s 
    20   1.1021   0.29s 
    30   1.0511   0.27s 
    40   1.0116   0.25s 
    50   0.9830   0.22s 
    60   0.9581   0.19s 
    70   0.9377   0.16s 
    80   0.9169   0.14s 
    90   0.9049   0.12s 
    100   0.8973   0.10s

出典

2015-12-14 05:21:01 maxymoo

fit（）に予期しないキーワード引数 'verbose'があります –

fitメソッド呼び出しではなく、モデルにキーワードを追加します。また、SVRを使用して、verbose = Trueに設定すると出力が表示されません。 – oskopek

何かが見つからない限り、マルチクラス/マルチラベルに使用されるメタ見積もりは、そのようなキーワードを許可しません。たとえば、verbose = TrueをOneVsRestClassifier（）のパラメータとして使用することはできません。その中で使用しているクラシファイアのみに使用できます。あなたが高いレベルの進歩の感覚を得ることができないので、これは残念です。 – Stephen

多くのモデルは、（時にはと収束速度の表示）進捗状況を与える冗長引数をサポートしています。たとえば、GradientBoostedClassiferはこのようになります進捗出力を提供します。

clf = MPLClassifier(verbose=True)

（see MLPClassifier）

あなたが学習モデルの外でループを持っている場合、私はtqdmをお勧めします。

出典

2016-08-09 03:26:09 seveibar

scikit-learnの進捗バーですか？

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