答えて
verbose=True
でモデルを初期化してfit
を呼び出す前に、進捗状況を示す何らかの出力が得られるはずです。
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
fit()に予期しないキーワード引数 'verbose'があります –
fitメソッド呼び出しではなく、モデルにキーワードを追加します。また、SVRを使用して、verbose = Trueに設定すると出力が表示されません。 – oskopek
何かが見つからない限り、マルチクラス/マルチラベルに使用されるメタ見積もりは、そのようなキーワードを許可しません。たとえば、verbose = TrueをOneVsRestClassifier()のパラメータとして使用することはできません。その中で使用しているクラシファイアのみに使用できます。あなたが高いレベルの進歩の感覚を得ることができないので、これは残念です。 – Stephen
多くのモデルは、(時にはと収束速度の表示)進捗状況を与える冗長引数をサポートしています。たとえば、GradientBoostedClassifer
はこのようになります進捗出力を提供します。
clf = MPLClassifier(verbose=True)
あなたが学習モデルの外でループを持っている場合、私はtqdmをお勧めします。
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いいえ、おそらくそうではありません。 – cel