8章では機械学習の適用例として感情分析が挙げられています。8.2章ではグリッドサーチなどを使って文章を学習した時、完了するまで40分くらいかかりました。しかし8.3章でアウトオブコア 学習という手法を使うと1分くらいで学習が終了しました。
アウトオブコアの実装内容が理解できなかったのですが、なぜこのように高速に学習を終えるのかを教えてください。
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import GridSearchCV tfidf = TfidfVectorizer(strip_accents=None, lowercase=False, preprocessor=None) param_grid = [{'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, {'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'vect__use_idf':[False], 'vect__norm':[None], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, ] lr_tfidf = Pipeline([('vect', tfidf), ('clf', LogisticRegression(random_state=0))]) gs_lr_tfidf = GridSearchCV(lr_tfidf, param_grid, scoring='accuracy', cv=5, verbose=1, n_jobs=-1)
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2018/05/24 23:50
2018/05/26 02:09
2018/05/26 02:45