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¿Una barra de progreso para scikit-learn?

Question

¿Hay alguna forma de tener una barra de progreso para el método de ajuste en scikit-learn?

¿Es posible incluir uno personalizado con algo como Pyprind ?

Answer 1

Muchos modelos admiten un argumento detallado que proporciona progreso (y a veces una indicación sobre la tasa de convergencia).

p.ej

clf = MPLClassifier(verbose=True)

( ver MLPClassifier )

Si tiene un bucle fuera del modelo de aprendizaje, recomiendo tqdm .

Answer 2

Si inicializa el modelo con verbose=True antes de realizar una llamada, debería obtener algún tipo de resultado que indique el progreso. Por ejemplo, GradientBoostedClassifer proporciona un resultado de progreso que se ve así:

  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