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¿Una barra de progreso para scikit-learn? (2)
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)
Si tiene un bucle fuera del modelo de aprendizaje, recomiendo tqdm .
¿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 ?
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