Repository 'scipy_sparse'
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-             title={Scikit-learn: Machine Learning in {P}ython},
-             author={Pedregosa, F. and Varoquaux, G. and Gramfort, A. and Michel, V.
-                     and Thirion, B. and Grisel, O. and Blondel, M. and Prettenhofer, P.
-                     and Weiss, R. and Dubourg, V. and Vanderplas, J. and Passos, A. and
-                     Cournapeau, D. and Brucher, M. and Perrot, M. and Duchesnay, E.},
-             journal={Journal of Machine Learning Research},
-             volume={12},
-             pages={2825--2830},
-             year={2011}
-             url = {https://github.com/scikit-learn/scikit-learn}
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+            title={Scikit-learn: Machine Learning in {P}ython},
+            author={Pedregosa, F. and Varoquaux, G. and Gramfort, A. and Michel, V.
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+                    and Weiss, R. and Dubourg, V. and Vanderplas, J. and Passos, A. and
+                    Cournapeau, D. and Brucher, M. and Perrot, M. and Duchesnay, E.},
+            journal={Journal of Machine Learning Research},
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+    <citation type="bibtex">
+      @article{DBLP:journals/corr/abs-1711-08477,
+        author    = {Ryan J. Urbanowicz and
+                    Randal S. Olson and
+                    Peter Schmitt and
+                    Melissa Meeker and
+                    Jason H. Moore},
+        title     = {Benchmarking Relief-Based Feature Selection Methods},
+        journal   = {CoRR},
+        volume    = {abs/1711.08477},
+        year      = {2017},
+        url       = {http://arxiv.org/abs/1711.08477},
+        archivePrefix = {arXiv},
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+        timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:04 +0200},
+        biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1711-08477},
+        bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+      }
+    </citation>
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+    <citation type="bibtex">
+      @inproceedings{Chen:2016:XST:2939672.2939785,
+        author = {Chen, Tianqi and Guestrin, Carlos},
+        title = {{XGBoost}: A Scalable Tree Boosting System},
+        booktitle = {Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining},
+        series = {KDD '16},
+        year = {2016},
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+        location = {San Francisco, California, USA},
+        pages = {785--794},
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+        url = {http://doi.acm.org/10.1145/2939672.2939785},
+        doi = {10.1145/2939672.2939785},
+        acmid = {2939785},
+        publisher = {ACM},
+        address = {New York, NY, USA},
+        keywords = {large-scale machine learning},
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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', 'sklearn.cluster.hierarchical.linkage_tree',\n+    'sklearn.cluster.hierarchical.ward_tree', 'sklearn.cluster.k_means',\n+    'sklearn.cluster.k_means_.FLOAT_DTYPES', 'sklearn.cluster.k_means_.KMeans',\n+    'sklearn.cluster.k_means_.MiniBatchKMeans', 'sklearn.cluster.k_means_._init_centroids',\n+    'sklearn.cluster.k_means_._k_init', 'sklearn.cluster.k_means_._kmeans_single_elkan',\n+    'sklearn.cluster.k_means_._kmeans_single_lloyd', 'sklearn.cluster.k_means_._labels_inertia',\n+    'sklearn.cluster.k_means_._labels_inertia_precompute_dense', 'sklearn.cluster.k_means_._mini_batch_convergence',\n+    'sklearn.cluster.k_means_._mini_batch_step', 'sklearn.cluster.k_means_._tolerance',\n+    'sklearn.cluster.k_means_._validate_center_shape', 'sklearn.cluster.k_means_.k_means',\n+    'sklearn.cluster.k_means_.string_types', 'sklearn.cluster.linkage_tree',\n+    'sklearn.cluster.mean_shift', 'sklearn.cluster.mean_shift_.MeanShift',\n+    'sklearn.cluster.mean_shift_."..b"n.utils.validation.check_array', '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', 'skreba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Binary file test-data/gbr_model01 has changed
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b
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b
@@ -1,14 +1,13 @@
 ccopy_reg
 _reconstructor
-p0
+p1
 (csklearn.neighbors.nearest_centroid
 NearestCentroid
-p1
+p2
 c__builtin__
 object
-p2
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+p3
+NtRp4
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 p6
@@ -19,73 +18,54 @@
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-p10
-tp11
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+tRp9
 (I1
 (I4
 I4
-tp13
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+tcnumpy
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-p14
+p10
 (S'f8'
-p15
 I0
 I1
-tp16
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+tRp11
 (I3
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-p18
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-tp19
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+tbI00
 S'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xab\xaa\xaa\xaa\xaa\x8aG@\x00\x00\x00\x00\x00\xc0K@UUUUUEQ\xc0\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\xab\xaa\xaa\xaa\xaajV\xc0\xab\xaa\xaa\xaa\xaa*3@\x00\x00\x00\x00\x00\xa0Y\xc0\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\xc5N\xec\xc4N\xecM\xc0;\xb1\x13;\xb1SV@\x14;\xb1\x13;\xb1F@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\xe9\xa2\x8b.\xba\xe8B@\x8c.\xba\xe8\xa2\x0bX\xc0t\xd1E\x17]t\x19@'
-p20
-tp21
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-p22
+tbsS'metric'
+p12
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-p23
+p13
 sS'classes_'
-p24
+p14
 g7
 (g8
 (I0
-tp25
-g10
-tp26
-Rp27
+tS'b'
+tRp15
 (I1
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 (S'i8'
-p29
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+tRp16
 (I3
 S'<'
-p32
 NNNI-1
 I-1
 I0
-tp33
-bI00
+tbI00
 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'
-p34
-tp35
-bsS'_sklearn_version'
-p36
+tbsS'_sklearn_version'
+p17
 S'0.19.1'
-p37
+p18
 sS'shrink_threshold'
-p38
+p19
 Nsb.
\ No newline at end of file
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/pipeline01
b
Binary file test-data/pipeline01 has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/pipeline04
b
Binary file test-data/pipeline04 has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/rfc_model01
b
Binary file test-data/rfc_model01 has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/rfr_model01
b
Binary file test-data/rfr_model01 has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/searchCV01
b
Binary file test-data/searchCV01 has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/svc_model01.txt
b
Binary file test-data/svc_model01.txt has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/svc_model02.txt
b
Binary file test-data/svc_model02.txt has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/svc_model03.txt
b
Binary file test-data/svc_model03.txt has changed
b
diff -r c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 test-data/svc_prediction_result03.tabular
--- a/test-data/svc_prediction_result03.tabular Fri Aug 17 12:30:35 2018 -0400
+++ b/test-data/svc_prediction_result03.tabular Thu Aug 23 16:21:29 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 c92a4d1252e1 -r 60945fb5d650 utils.py
--- a/utils.py Fri Aug 17 12:30:35 2018 -0400
+++ b/utils.py Thu Aug 23 16:21:29 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',