我正在使用pyspark.ml.classification中的MLP分类器。我使用交叉验证将我的 MLP 模型拟合到数据集，即； ParamGrid 方法。我正在使用 ParamGrid 方法迭代多个超参数。之后，我使用交叉验证类进行训练并获得最佳超参数。训练后，当我尝试从交叉验证对象访问最佳超参数时，出现错误。谁能告诉我如何获得最佳的超参数？
from pyspark.ml.classification import MultilayerPerceptronClassifier
layers = [4, 5, 4, 3]
clf = MultilayerPerceptronClassifier(labelCol='label',layers=layers)
pipeline = Pipeline(stages=[clf])
x1 = 'stepSize'
x2 = 'maxIter'
paramGrid = ParamGridBuilder() \
.addGrid(getattr(clf,x1), [0.1, 0.2]) \
.addGrid(getattr(clf,x2),[5,10])\
.build()
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol='label',
predictionCol='prediction', metricName='f1')
crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,
estimatorParamMaps=paramGrid,
evaluator=evaluator,
numFolds=2)
cvModel = crossval.fit(train_data)
cvModel.bestModel.stages[0]._java_obj.getMaxIter()
错误:
Py4JError: An error occurred while calling o1127.getMaxIter. Trace:
py4j.Py4JException: Method getMaxIter([]) does not exist
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:318)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:326)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:274)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
当我使用逻辑回归或随机森林分类器时，这个cvModel.bestModel.stages[0]._java_obj.getMaxIter()正在工作。仅当我使用 MLP 分类器时才会出现错误。当我们使用MLP分类器时，有没有什么方法可以得到最好的超参数？
最佳答案
我在运行完全相同的代码时遇到了相同的错误，并且以下帖子中的以下行为我解决了这个问题。
How to extract model hyper-parameters from spark.ml in PySpark?
modelOnly.bestModel.stages[-1]._java_obj.parent().getRegParam()
所以你缺少的部分是“parent()”调用，你需要“parent()”调用。希望这有帮助!
关于python - 如何从pyspark中的MLP管道模型获得最佳超参数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53166010/