小编nkh*_*uyu的帖子

下面是我的管道,似乎我不能通过使用ModelTransformer类将参数传递给我的模型,我从链接中获取它(http://zacstewart.com/2014/08/05/pipelines-of- featureunions-of-pipelines.html)

错误信息对我有意义,但我不知道如何解决这个问题.知道如何解决这个问题吗？谢谢.

# define a pipeline
pipeline = Pipeline([
('vect', DictVectorizer(sparse=False)),
('scale', preprocessing.MinMaxScaler()),
('ess', FeatureUnion(n_jobs=-1, 
                     transformer_list=[
     ('rfc', ModelTransformer(RandomForestClassifier(n_jobs=-1, random_state=1,  n_estimators=100))),
     ('svc', ModelTransformer(SVC(random_state=1))),],
                     transformer_weights=None)),
('es', EnsembleClassifier1()),
])

# define the parameters for the pipeline
parameters = {
'ess__rfc__n_estimators': (100, 200),
}

# ModelTransformer class. It takes it from the link
(http://zacstewart.com/2014/08/05/pipelines-of-featureunions-of-pipelines.html)
class ModelTransformer(TransformerMixin):
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    def fit(self, *args, **kwargs):
        self.model.fit(*args, **kwargs)
        return self
    def transform(self, X, **transform_params):
        return DataFrame(self.model.predict(X))

grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1, …

Microsoft Cosmos DB包括DocumentDB API,Table API等.我有大约10 TB的数据,并希望有一个快速的键值查找(很少更新和写入,大多数是读取).添加Microsoft Cosmos DB的链接:https: //docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/

1. 那么我该如何在DocumentDB API和Table API之间做出选择呢？
2. 或者我应该何时选择DocumentDB API？我什么时候应该选择Table API？
3. 使用DcoumentDB API存储10 TB数据是一个好习惯吗？

Sklearn Pipeline:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.Pipeline.html

DataFrameMapper:https://github.com/paulgb/sklearn-pandas

他们之间有什么区别？

在我看来,sklearn管道具有更多功能,但DataFrameMapper对我来说更加干净.

我已经尝试了如下。在我看来，它们是相同的。pytorch中的torch.Tensor（）和torch.empty（）有什么区别？

我有一张桌子如下.

id          date         value

1           2011-10-01   xx

1           2011-10-02   xx
...

1000000     2011-10-01   xx

然后我有1000个ID,每个人都有一个约会.我想执行以下操作:

SELECT id, date, value
FROM the table
WHERE (id, date) IN ((id1, <= date1), (id2, <= date2), (id1000, <= date1000))

实现上述查询的最佳方法是什么？