此问题是由于Multioutputregressor对象无法进行pickle序列化而导致的。您可以使用pickle和joblib模块中提供的互换估算器功能来解决此问题。
具体来说,将TPOT生成的管道保存到文件中,然后在加载它时用一个新的Multioutputregressor替换掉。例如:
import pickle
import joblib
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from tpot import TPOTRegressor
# 首先训练TPOTRegressor模型
tpot = TPOTRegressor(generations=5, population_size=20, verbosity=2)
tpot.fit(X_train, y_train)
# 将生成的管道保存到文件中
pipeline_file_name = 'tpot_pipeline.pkl'
with open(pipeline_file_name, 'wb') as file:
pickle.dump(tpot.fitted_pipeline_, file)
# 加载保存的管道,并用新的MultiOutputRegressor替换掉
with open(pipeline_file_name, 'rb') as file:
pipeline = pickle.load(file)
pipeline.steps[-1] = ('multioutputregressor', MultiOutputRegressor(RandomForestRegressor()))
# 现在您可以使用管道对新数据进行预测
predictions = pipeline.predict(X_test)
此解决方法通过将已训练的TPOT管道保存到文件中,并在加载它时替换掉MultiOutputRegressor对象,解决了无法pickle序列化MultiOutputRegressor对象的问题。