如何以编程方式检测 Scikit-learn 警告

Question

使用拟合模型时，sklearn.neural_network.MLPClassifier有时会在控制台中收到警告：

ConvergenceWarning：随机优化器：达到最大迭代次数 (300)，优化尚未收敛。

有没有办法在运行时检测警告，以便我可以采取行动？

Answer 1

您可以实时捕捉警告 warnings.catch_warnings

import warnings

with warnings.catch_warnings()
    warnings.filterwarnings('error')
    try:
        model.fit(X, y)
    except Warning:
        # do something in response

此结构将捕获任何警告，并允许您以任何您认为合适的方式对其进行响应。在这种情况下，可能会修改一些超参数以使模型更容易收敛。

您还可以忽略警告，warnings.filterwarnings并且可以指定要忽略的警告类型。

忽略ConvergenceWarning：

from sklearn.execpetions import ConvergenceWarning

warnings.filterwarnings('ignore', category=ConvergenceWarning)

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