Python test_estimators.check_classifier函数代码示例

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本文整理汇总了Python中rep.test.test_estimators.check_classifier函数的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python check_classifier函数的具体用法？Python check_classifier怎么用？Python check_classifier使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的函数代码示例或许可以为您提供帮助。

在下文中一共展示了check_classifier函数的20个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_pybrain_SoftMax_Tanh

def test_pybrain_SoftMax_Tanh():
    check_classifier(PyBrainClassifier(epochs=10, layers=[5, 2], hiddenclass=['TanhLayer', 'SoftmaxLayer'],
                                       use_rprop=True),
                     **classifier_params)
    check_regression(
        PyBrainRegressor(epochs=2, layers=[10, 5, 2], hiddenclass=['TanhLayer', 'SoftmaxLayer', 'TanhLayer']),
        **regressor_params)

开发者ID:chrinide，项目名称:rep，代码行数:7，代码来源:test_pybrain.py

示例2: test_models

def test_models():
    for _ in range(3):
        clf = CacheClassifier('clf', SGDClassifier(loss='log'))
        check_classifier(clf, has_staged_pp=False, has_importances=False)

        reg = CacheRegressor('reg', SGDRegressor())
        check_regression(reg, has_staged_predictions=False, has_importances=False)
    cache_helper.clear_cache()

开发者ID:chrinide，项目名称:rep，代码行数:8，代码来源:test_meta_caching.py

示例3: test_theanets_configurations

def test_theanets_configurations():
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[20], scaler=False,
                           trainers=[{'optimize': 'nag', 'learning_rate': 0.3, 'min_improvement': 0.5}]),
        **classifier_params)
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[5, 5], trainers=[{'optimize': 'nag', 'learning_rate': 0.3, 'min_improvement': 0.5}]),
        **classifier_params)

开发者ID:eyadsibai，项目名称:rep，代码行数:8，代码来源:test_theanets.py

示例4: test_theanets_configurations

def test_theanets_configurations():
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[13], scaler=False,
                           trainers=[{'algo': 'nag', 'learning_rate': 0.1}]),
        **classifier_params)
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[5, 5], scaler='minmax',
                           trainers=[{'algo': 'adadelta', 'learning_rate': 0.1}]),
        **classifier_params)

开发者ID:jithsjoy，项目名称:rep，代码行数:9，代码来源:test_theanets.py

示例5: test_theanets_configurations

def test_theanets_configurations():
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[13], scaler=False,
                           trainers=[dict(algo='nag', learning_rate=0.1, **impatient)]),
        **classifier_params)
    check_classifier(
        TheanetsClassifier(layers=[5, 5],
                           trainers=[dict(algo='adam', learning_rate=0.01, momentum=0.9)]
                           ),
        **classifier_params)

开发者ID:chrinide，项目名称:rep，代码行数:10，代码来源:test_theanets.py

示例6: test_theanets_single_classification

def test_theanets_single_classification():
    check_classifier(TheanetsClassifier(),
                     supports_weight=False, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    check_classifier(TheanetsClassifier(layers=[]),
                     supports_weight=False, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    check_classifier(TheanetsClassifier(layers=[20], trainers=[{'optimize': 'sgd', 'learning_rate': 0.3}]),
                     supports_weight=False, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    check_classifier(TheanetsClassifier(layers=[5, 5], trainers=[{'optimize': 'sgd', 'learning_rate': 0.3}]),
                     supports_weight=False, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    check_classifier(TheanetsClassifier(layers=[5, 5], trainers=[{'optimize': 'sgd', 'learning_rate': 0.3}]),
                     supports_weight=False, has_staged_pp=False, has_importances=False)

开发者ID:a-berdnikov，项目名称:rep，代码行数:11，代码来源:test_theanets.py

示例7: test_neurolab_single_classification

def test_neurolab_single_classification():
    check_classifier(NeurolabClassifier(layers=[], epochs=N_EPOCHS2, trainf=None),
                     **classifier_params)
    check_classifier(NeurolabClassifier(layers=[2], epochs=N_EPOCHS2),
                     **classifier_params)
    check_classifier(NeurolabClassifier(layers=[1, 1], epochs=N_EPOCHS2),
                     **classifier_params)

开发者ID:AlexanderTek，项目名称:rep，代码行数:7，代码来源:test_neurolab.py

示例8: test_nolearn_classification

def test_nolearn_classification():
    cl = NolearnClassifier()
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False, supports_weight=False)

    cl = NolearnClassifier(layers=[])
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False, supports_weight=False)

    cl = NolearnClassifier(layers=[5, 5])
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False, supports_weight=False)

开发者ID:a-berdnikov，项目名称:rep，代码行数:9，代码来源:test_nolearn.py

示例9: test_tmva

def test_tmva():
    # check classifier
    check_classifier(TMVAClassifier(), check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)

    cl = TMVAClassifier(method='kSVM', Gamma=0.25, Tol=0.001, sigmoid_function='identity')
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)

    cl = TMVAClassifier(method='kCuts', FitMethod='GA', EffMethod='EffSel', sigmoid_function='sig_eff=0.9')
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    # check regressor, need to run twice to check for memory leak.
    for i in range(2):
        check_regression(TMVARegressor(), check_instance=True, has_staged_predictions=False, has_importances=False)

开发者ID:0x0all，项目名称:rep，代码行数:12，代码来源:test_tmva.py

示例10: test_tmva

def test_tmva():
    # check classifier
    factory_options = "Silent=True:V=False:DrawProgressBar=False"
    cl = TMVAClassifier(factory_options=factory_options, method='kBDT', NTrees=10)
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)

    cl = TMVAClassifier(factory_options=factory_options, method='kSVM', Gamma=0.25, Tol=0.001,
                        sigmoid_function='identity')
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)

    cl = TMVAClassifier(factory_options=factory_options, method='kCuts',
                        FitMethod='GA', EffMethod='EffSel', sigmoid_function='sig_eff=0.9')
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False)
    # check regressor, need to run twice to check for memory leak.
    for i in range(2):
        check_regression(TMVARegressor(factory_options=factory_options, method='kBDT', NTrees=10), check_instance=True,
                         has_staged_predictions=False, has_importances=False)

开发者ID:arogozhnikov，项目名称:rep，代码行数:17，代码来源:test_tmva.py

示例11: test_simple_stacking_pybrain

def test_simple_stacking_pybrain():
    base_pybrain = PyBrainClassifier(epochs=2)
    base_bagging = BaggingClassifier(base_estimator=base_pybrain, n_estimators=3)
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=base_bagging), **classifier_params)

开发者ID:AlexanderTek，项目名称:rep，代码行数:4，代码来源:test_pybrain.py

示例12: test_complex_stacking_xgboost

def test_complex_stacking_xgboost():
    # Ada over kFold over xgboost
    base_kfold = FoldingClassifier(base_estimator=XGBoostClassifier())
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=AdaBoostClassifier(base_estimator=base_kfold, n_estimators=3)),
                     has_staged_pp=False, has_importances=False)

开发者ID:0x0all，项目名称:rep，代码行数:5，代码来源:test_stacking.py

示例13: test_complex_stacking_tmva

def test_complex_stacking_tmva():
    # Ada over kFold over TMVA
    base_kfold = FoldingClassifier(base_estimator=TMVAClassifier(), random_state=13)
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=AdaBoostClassifier(base_estimator=base_kfold, n_estimators=3)),
                     has_staged_pp=False, has_importances=False)

开发者ID:0x0all，项目名称:rep，代码行数:5，代码来源:test_stacking.py

示例14: test_simple_stacking_tmva

def test_simple_stacking_tmva():
    base_tmva = TMVAClassifier()
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=BaggingClassifier(base_estimator=base_tmva, n_estimators=3, random_state=13)),
                     has_staged_pp=False, has_importances=False)

开发者ID:0x0all，项目名称:rep，代码行数:4，代码来源:test_stacking.py

示例15: test_theanets_single_classification

def test_theanets_single_classification():
    check_classifier(TheanetsClassifier(trainers=[{'patience': 0}]), **classifier_params)
    check_classifier(TheanetsClassifier(layers=[], scaler='minmax',
                                        trainers=[{'patience': 0}]), **classifier_params)

开发者ID:eyadsibai，项目名称:rep，代码行数:4，代码来源:test_theanets.py

示例16: test_pybrain_multi_classification

def test_pybrain_multi_classification():
    check_classifier(PyBrainClassifier(), n_classes=4, **classifier_params)

开发者ID:AlexanderTek，项目名称:rep，代码行数:2，代码来源:test_pybrain.py

示例17: test_sklearn_classification

def test_sklearn_classification():
    # supports weights
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=AdaBoostClassifier(n_estimators=10)))
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=AdaBoostClassifier(n_estimators=10)), n_classes=3)
    # doesn't support weights
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=GradientBoostingClassifier(n_estimators=10)), supports_weight=False)

开发者ID:AlexanderTek，项目名称:rep，代码行数:6，代码来源:test_sklearn.py

示例18: test_theanets_simple_stacking

def test_theanets_simple_stacking():
    base_tnt = TheanetsClassifier(trainers=[{'min_improvement': 0.1}])
    base_bagging = BaggingClassifier(base_estimator=base_tnt, n_estimators=3)
    check_classifier(SklearnClassifier(clf=base_bagging), **classifier_params)

开发者ID:eyadsibai，项目名称:rep，代码行数:4，代码来源:test_theanets.py

示例19: test_nolearn_multiple_classification

def test_nolearn_multiple_classification():
    cl = NolearnClassifier()
    check_classifier(cl, check_instance=True, has_staged_pp=False, has_importances=False, supports_weight=False,
                     n_classes=4)

开发者ID:a-berdnikov，项目名称:rep，代码行数:4，代码来源:test_nolearn.py

示例20: test_theanets_multiclassification

def test_theanets_multiclassification():
    check_classifier(TheanetsClassifier(trainers=[{'patience': 0}]), n_classes=4, **classifier_params)

开发者ID:eyadsibai，项目名称:rep，代码行数:2，代码来源:test_theanets.py

注：本文中的rep.test.test_estimators.check_classifier函数示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。

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