当尝试使用SKlearn从经过训练的StackingClassifier中检索系数时，系统会显示coefs_不存在。这意味着它认为自己还没有经过训练。>>> a.named_steps['stackingclassifier'].named_estimators['mlp'].coefs_
浏览 18提问于2020-09-01得票数 0
我有一个堆叠的工作流，类似于from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import StackingClassifierfrom sklearn.pipeline impor
浏览 5提问于2021-01-22得票数 2
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我最近从sklearn上试用了StackingClassifier和StackingRegressor，但是我注意到它总是非常慢，而且使用我的cpu效率很低。在这种情况下，我希望运行StackingClassifier所需的时间大致等于运行单个随机森林所需的时间+运行两个单独的lightgbm +一些小的边距的时间(因此，主要是各部分的和+训练StackingClassifier示例：from sklearn.datasets import loa
浏览 15提问于2022-07-17得票数 1
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模型加上我自己的虚拟模型：from sklearn.utils.validation importimport StackingClassifier
# Base models level0.appendDummyClassifier())) level1 = LogisticRegre
浏览 19提问于2022-05-17得票数 1
我看到sklearn有一个很好的CCA模块：。import numpy as np
V_c.shape #
浏览 0提问于2021-11-01得票数 7
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我试图使用Scikit-learn来使用堆叠，但它抛出了这个导入错误，我尝试了其他来自集成的导入，如RandomForest等，它们工作得很好。
浏览 252提问于2020-02-01得票数 2
我正在尝试使用Sklearn中的BaggingClassifier来定义多个base_estimator。据我所知，会有类似这样的东西。你能帮我理解一下如何在sklearn.BaggingClassifier中定义多个base_estimator吗？
浏览 0提问于2021-04-30得票数 0
在优化了Lasso基线的超参数之后，我想通过检索包装拉索回归模型(S)的coef_来研究模型的可解释性，但这似乎是不可能的。我现在想知道如何才能研究模型的系数，更好地理解它所做的预测。最后，Lasso有一个coef_参数，它返回回归器的系数。根据sklearn文档，这个coef_参数返回的数组的形状要么是(n_features,)，要么是(n_targets, n_features)，因此似乎支持多输出回归系数。样本数据和代码：from sk
浏览 0提问于2022-01-14得票数 0
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理解决定系数
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我通过来理解决定系数，从文件中我了解到，决定系数只是R(相关系数)。test_data=pd.read_csv(r'\house_price\test.csv')_d.fillna(0,inplace=True)
_d.corr
浏览 7提问于2020-05-28得票数 0
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是否有现有的实现来获取pyspark上的MCC(Mathhews相关系数)？从混淆矩阵中实现一个很容易，但如果已经实现了一个，最好是重用。https://en.wikipedia.org/wiki/Matthews_correlation_coefficient 同样的SKLearn接口：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mat
浏览 24提问于2020-11-05得票数 0
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不同回归模型的比较系数
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然而，在浅层机器学习模型中，我希望能够比较每个回归模型之间的系数。例句:我有山脊AdaBoostRegressor我知道我可以从Lasso、Ridge和ElasticNet中得到model.coef_的系数，从sklearn得到model.intercept_的系数。如何比较我使用的每个回归模型之间的系数？
浏览 0提问于2020-01-26得票数 4
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这里是python代码from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model.fit(X, y)model.coef_summary(glm_
浏览 8提问于2022-06-17得票数 2
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如何用滑雪板从RFE中求出系数？
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这是通过迭代地获取一个估计器，例如支持向量机分类器，将其与数据进行拟合，并删除具有最小权重(系数)的特征。rfe.fit(all_training, training_labels)
然后我试着打印系数有人能解释我为什么不能恢复系数吗？有办法绕过这件事吗？
浏览 17提问于2015-12-10得票数 3
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是否有一种方法可以检索在每个LV中联合显示高负载的特性组。我知道我可以通过深入挖掘x_loadings_来检索它，但是考虑到组内和组间的协方差是最大化的，我想知道是否有一种方法来检索特性组合而不是单个特性？from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
plsr=PLSRegression(n_components=2, scale
浏览 0提问于2020-03-27得票数 1
我从sklearn导入了LinearRegression，并打印出了系数的数量。这是我试图从控制台获取系数之前的代码。numpy as npimport scipy.stats as statsimport sklearnfrom sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_mo
浏览 63提问于2016-07-29得票数 17
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我想要发现变量在数据中的重要性，通过sklearn的Elactic。但我不明白系数的确切含义。在训练时，我使用alpha: 0.01585598，l1_ratio: 1.000。下面的图表是从我的数据中绘制的系数图。我的目标是通过各种变量来预测“时间花费”。请理解，由于个人信息，列名上标有A、B、C和D。在图中，对于大于150的系数，变量"A“意味着什么？我通过学习绘制了一个系数图，但我问了一个问题，以准确地理解意义。
谢谢你读了这么多！
浏览 0提问于2021-07-27得票数 2
我试图了解如何在logistic回归交叉验证中计算最佳系数，其中"refit“参数为True。如果我正确地理解了，那么最优系数是首先确定最佳正则化参数"C“的结果，即C的值，它的平均分数最高。然后，最优系数就是在得分最高的折叠上计算出的系数。我假设，如果最大分数达到几倍，这些折叠的系数将被平均，以得到最佳系数(我没有看到在docs中如何处理这种情况)。为了验证我的理解，我用两种不同的方法确定了最佳系数：
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
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我已经用RandomizedSearchCV拟合了一个Pipeline对象 ('clf', SGDClassifier(n_jobs=-1))])
'clf__penalty': [None, 'l1', 'l2', 'elas
浏览 6提问于2017-05-09得票数 24
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与我的工作相关，我将一幅图像划分为许多重叠的块，并为每个块计算dct系数。每个块的dct系数被存储在单元阵列中。接下来，我想从一个单元格中检索值。如何从单元格中检索值？
浏览 0提问于2014-06-27得票数 0
对于用SPSS和sklearn的LogisticRegression计算的模型系数，我有点困惑。import numpy as np📷
是否存在由skleanr而不是SPSS所做的转化，或者sklearn所使用的Logistic回归方法与SPSS
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
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