Индикатор прогресса для scikit-learn?

Question

Есть ли способ иметь индикатор выполнения для метода подгонки в scikit-learn?

Можно ли включить пользовательский с чем-то вроде Pyprind?

Answer 1

Если вы инициализируете модель verbose=True перед вызовом fit, вы должны получить какой-то вывод, указывающий прогресс. Например GradientBoostedClassifer обеспечивает вывод прогресса, который выглядит следующим образом:

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 

Answer 2

Многие модели поддерживают подробный аргумент, который дает прогресс (а иногда указание на скорости сходимости).

например.

clf = MPLClassifier(verbose=True)

(see MLPClassifier)

Если у вас есть цикл вне модели обучения, я рекомендую tqdm.