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| b"@@ -0,0 +1,757 @@\n+# class or function names from scikit-learn\n+SK_NAMES = (\n+ 'sklearn._ASSUME_FINITE', 'sklearn._isotonic._inplace_contiguous_isotonic_regression',\n+ 'sklearn._isotonic._make_unique', 'sklearn.base.BaseEstimator',\n+ 'sklearn.base.BiclusterMixin', 'sklearn.base.ClassifierMixin',\n+ 'sklearn.base.ClusterMixin', 'sklearn.base.DensityMixin',\n+ 'sklearn.base.MetaEstimatorMixin', 'sklearn.base.RegressorMixin',\n+ 'sklearn.base.TransformerMixin', 'sklearn.base._first_and_last_element',\n+ 'sklearn.base._pprint', 'sklearn.base.clone',\n+ 'sklearn.base.is_classifier', 'sklearn.base.is_regressor',\n+ 'sklearn.clone', 'sklearn.cluster.AffinityPropagation',\n+ 'sklearn.cluster.AgglomerativeClustering', 'sklearn.cluster.Birch',\n+ 'sklearn.cluster.DBSCAN', 'sklearn.cluster.FeatureAgglomeration',\n+ 'sklearn.cluster.KMeans', 'sklearn.cluster.MeanShift',\n+ 'sklearn.cluster.MiniBatchKMeans', 'sklearn.cluster.SpectralBiclustering',\n+ 'sklearn.cluster.SpectralClustering', 'sklearn.cluster.SpectralCoclustering',\n+ 'sklearn.cluster._dbscan_inner.dbscan_inner', 'sklearn.cluster._feature_agglomeration.AgglomerationTransform',\n+ 'sklearn.cluster._hierarchical.WeightedEdge', 'sklearn.cluster._hierarchical._get_parents',\n+ 'sklearn.cluster._hierarchical._hc_get_descendent', 'sklearn.cluster._hierarchical.average_merge',\n+ 'sklearn.cluster._hierarchical.compute_ward_dist', 'sklearn.cluster._hierarchical.hc_get_heads',\n+ 'sklearn.cluster._hierarchical.max_merge', 'sklearn.cluster._k_means._assign_labels_array',\n+ 'sklearn.cluster._k_means._assign_labels_csr', 'sklearn.cluster._k_means._centers_dense',\n+ 'sklearn.cluster._k_means._centers_sparse', 'sklearn.cluster._k_means._mini_batch_update_csr',\n+ 'sklearn.cluster._k_means_elkan.k_means_elkan', 'sklearn.cluster.affinity_propagation',\n+ 'sklearn.cluster.affinity_propagation_.AffinityPropagation', 'sklearn.cluster.affinity_propagation_.affinity_propagation',\n+ 'sklearn.cluster.bicluster.BaseSpectral', 'sklearn.cluster.bicluster.SpectralBiclustering',\n+ 'sklearn.cluster.bicluster.SpectralCoclustering', 'sklearn.cluster.bicluster._bistochastic_normalize',\n+ 'sklearn.cluster.bicluster._log_normalize', 'sklearn.cluster.bicluster._scale_normalize',\n+ 'sklearn.cluster.birch.Birch', 'sklearn.cluster.birch._CFNode',\n+ 'sklearn.cluster.birch._CFSubcluster', 'sklearn.cluster.birch._iterate_sparse_X',\n+ 'sklearn.cluster.birch._split_node', 'sklearn.cluster.dbscan',\n+ 'sklearn.cluster.dbscan_.DBSCAN', 'sklearn.cluster.dbscan_.dbscan',\n+ 'sklearn.cluster.estimate_bandwidth', 'sklearn.cluster.get_bin_seeds',\n+ 'sklearn.cluster.hierarchical.AgglomerativeClustering', 'sklearn.cluster.hierarchical.FeatureAgglomeration',\n+ 'sklearn.cluster.hierarchical._TREE_BUILDERS', 'sklearn.cluster.hierarchical._average_linkage',\n+ 'sklearn.cluster.hierarchical._complete_linkage', 'sklearn.cluster.hierarchical._fix_connectivity',\n+ 'sklearn.cluster.hierarchical._hc_cut', 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'sklearn.utils.validation.check_consistent_length',\n+ 'sklearn.utils.validation.check_is_fitted', 'sklearn.utils.validation.check_memory',\n+ 'sklearn.utils.validation.check_non_negative', 'sklearn.utils.validation.check_random_state',\n+ 'sklearn.utils.validation.check_symmetric', 'sklearn.utils.validation.column_or_1d',\n+ 'sklearn.utils.validation.has_fit_parameter', 'sklearn.utils.validation.indexable',\n+ 'sklearn.utils.weight_vector.WeightVector'\n+)\n+\n+\n+# class or function names from skrebate\n+SKR_NAMES = (\n+ 'skrebate.MultiSURF', 'skrebate.MultiSURFstar',\n+ 'skrebate.ReliefF', 'skrebate.SURF',\n+ 'skrebate.SURFstar', 'skrebate.TuRF',\n+ 'skrebate.multisurf.MultiSURF', 'skrebate.multisurfstar.MultiSURFstar',\n+ 'skrebate.relieff.ReliefF', 'skrebate.scoring_utils.MultiSURF_compute_scores',\n+ 'skrebate.scoring_utils.MultiSURFstar_compute_scores', 'skrebate.scoring_utils.ReliefF_compute_scores',\n+ 'skrebate.scoring_utils.SURF_compute_scores', 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| Binary file test-data/gbr_model01 has changed |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 test-data/nn_model01.txt --- a/test-data/nn_model01.txt Fri Aug 17 12:27:32 2018 -0400 +++ b/test-data/nn_model01.txt Thu Aug 23 16:15:17 2018 -0400 |
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| b"@@ -1,14 +1,13 @@\n ccopy_reg\n _reconstructor\n-p0\n+p1\n (csklearn.neighbors.classification\n KNeighborsClassifier\n-p1\n+p2\n c__builtin__\n object\n-p2\n-Ntp3\n-Rp4\n+p3\n+NtRp4\n (dp5\n S'n_neighbors'\n p6\n@@ -25,108 +24,87 @@\n ndarray\n p10\n (I0\n-tp11\n-S'b'\n-p12\n-tp13\n-Rp14\n+tS'b'\n+tRp11\n (I1\n (I48\n-tp15\n-cnumpy\n+tcnumpy\n dtype\n-p16\n+p12\n (S'i8'\n-p17\n I0\n I1\n-tp18\n-Rp19\n+tRp13\n (I3\n S'<'\n-p20\n NNNI-1\n I-1\n I0\n-tp21\n-bI00\n+tbI00\n 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S'\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\n-p22\n-tp23\n-bsS'algorithm'\n-p24\n+tbsS'algorithm'\n+p14\n Vauto\n-p25\n+p15\n sS'_sklearn_version'\n-p26\n+p16\n S'0.19.1'\n-p27\n+p17\n sS'metric'\n-p28\n+p18\n S'minkowski'\n-p29\n+p19\n sS'classes_'\n-p30\n+p20\n g9\n (g10\n (I0\n-tp31\n-g12\n-tp32\n-Rp33\n+tS'b'\n+tRp21\n (I1\n (I4\n-tp34\n-g19\n+tg13\n I00\n S'\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\n-p35\n-tp36\n-bsS'outputs_2d_'\n-p37\n+tbsS'outputs_2d_'\n+p22\n I00\n sS'metric_params'\n-p38\n+p23\n NsS'p'\n-p39\n I2\n sS'effective_metric_params_'\n-p40\n-(dp41\n+p24\n+(dp25\n sS'radius'\n-p42\n-F1.0\n+p26\n+F1\n sS'leaf_size'\n-p43\n+p27\n I30\n sS'_fit_method'\n-p44\n+p28\n S'kd_tree'\n-p45\n+p29\n sS'weights'\n-p46\n+p30\n Vuniform\n-p47\n+p31\n sS'_tree'\n-p48\n+p32\n csklearn.neighbors.kd_tree\n newObj\n-p49\n+p33\n (csklearn.neighbors.kd_tree\n BinaryTree\n-p50\n-tp51\n-Rp52\n+p34\n+tRp35\n (g9\n (g10\n (I0\n-tp53\n-g12\n-tp54\n-Rp55\n+tS'b'\n+tRp36\n (I1\n (I48\n I4\n-tp56\n-g16\n+tg12\n (S'f8'\n-p57\n I0\n I1\n-tp58\n-Rp59\n+tRp37\n (I3\n S'<'\n-p60\n NNNI-1\n I-1\n I0\n-tp61\n-bI00\n+tbI00\n 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| Binary file test-data/searchCV01 has changed |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 test-data/svc_model01.txt |
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| Binary file test-data/svc_model01.txt has changed |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 test-data/svc_model02.txt |
| b |
| Binary file test-data/svc_model02.txt has changed |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 test-data/svc_model03.txt |
| b |
| Binary file test-data/svc_model03.txt has changed |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 test-data/svc_prediction_result03.tabular --- a/test-data/svc_prediction_result03.tabular Fri Aug 17 12:27:32 2018 -0400 +++ b/test-data/svc_prediction_result03.tabular Thu Aug 23 16:15:17 2018 -0400 |
| b |
| @@ -25,7 +25,7 @@ 1 -50 97 45 2 1 -61 111 45 2 2 -109 23 -92 2 -2 -94 20 -96 3 +2 -94 20 -96 1 2 -85 26 -88 2 2 -90 33 -114 0 2 -63 9 -106 0 @@ -33,7 +33,7 @@ 2 -99 26 -108 1 2 -81 19 -110 0 2 -108 21 -108 1 -2 -92 27 -106 0 +2 -92 27 -106 1 2 -88 2 -106 3 2 -88 15 -103 3 3 54 -74 4 3 |
| b |
| diff -r 8a9cd8e1ae5b -r 9916ea4d57f4 utils.py --- a/utils.py Fri Aug 17 12:27:32 2018 -0400 +++ b/utils.py Thu Aug 23 16:15:17 2018 -0400 |
| [ |
| @@ -2,7 +2,7 @@ import os import pandas import re -import pickle +import cPickle as pickle import warnings import numpy as np import xgboost @@ -10,10 +10,62 @@ import sklearn import ast from asteval import Interpreter, make_symbol_table -from sklearn import metrics, model_selection, ensemble, svm, linear_model, naive_bayes, tree, neighbors +from sklearn import (cluster, decomposition, ensemble, feature_extraction, feature_selection, + gaussian_process, kernel_approximation, linear_model, metrics, + model_selection, naive_bayes, neighbors, pipeline, preprocessing, + svm, linear_model, tree, discriminant_analysis) N_JOBS = int( os.environ.get('GALAXY_SLOTS', 1) ) +class SafePickler(object): + """ + Used to safely deserialize scikit-learn model objects serialized by cPickle.dump + Usage: + eg.: SafePickler.load(pickled_file_object) + """ + @classmethod + def find_class(self, module, name): + + bad_names = ('and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', + 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', + 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', + 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', + 'raise', 'return', 'try', 'system', 'while', 'with', + 'True', 'False', 'None', 'eval', 'execfile', '__import__', + '__package__', '__subclasses__', '__bases__', '__globals__', + '__code__', '__closure__', '__func__', '__self__', '__module__', + '__dict__', '__class__', '__call__', '__get__', + '__getattribute__', '__subclasshook__', '__new__', + '__init__', 'func_globals', 'func_code', 'func_closure', + 'im_class', 'im_func', 'im_self', 'gi_code', 'gi_frame', + '__asteval__', 'f_locals', '__mro__') + good_names = ('copy_reg._reconstructor', '__builtin__.object') + + if re.match(r'^[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*$', name): + fullname = module + '.' + name + if (fullname in good_names)\ + or ( ( module.startswith('sklearn.') + or module.startswith('xgboost.') + or module.startswith('skrebate.') + or module.startswith('numpy.') + or module == 'numpy' + ) + and (name not in bad_names) + ) : + # TODO: replace with a whitelist checker + if fullname not in SK_NAMES + SKR_NAMES + XGB_NAMES + NUMPY_NAMES + good_names: + print("Warning: global %s is not in pickler whitelist yet and will loss support soon. Contact tool author or leave a message at github.com" % fullname) + mod = sys.modules[module] + return getattr(mod, name) + + raise pickle.UnpicklingError("global '%s' is forbidden" % fullname) + + @classmethod + def load(self, file): + obj = pickle.Unpickler(file) + obj.find_global = self.find_class + return obj.load() + def read_columns(f, c=None, c_option='by_index_number', return_df=False, **args): data = pandas.read_csv(f, **args) if c_option == 'by_index_number': @@ -48,7 +100,7 @@ if inputs['model_inputter']['input_mode'] == 'prefitted': model_file = inputs['model_inputter']['fitted_estimator'] with open(model_file, 'rb') as model_handler: - fitted_estimator = pickle.load(model_handler) + fitted_estimator = SafePickler.load(model_handler) new_selector = selector(fitted_estimator, prefit=True, **options) else: estimator_json = inputs['model_inputter']["estimator_selector"] @@ -132,9 +184,9 @@ if load_scipy: scipy_distributions = scipy.stats.distributions.__dict__ - for key in scipy_distributions.keys(): - if isinstance(scipy_distributions[key], (scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete)): - syms['scipy_stats_' + key] = scipy_distributions[key] + for k, v in scipy_distributions.items(): + if isinstance(v, (scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete)): + syms['scipy_stats_' + k] = v if load_numpy: from_numpy_random = ['beta', 'binomial', 'bytes', 'chisquare', 'choice', 'dirichlet', 'division', |