Pipeline、GridSearch 和 Target Transformation 后的返回系数

问题描述

这个问题之前有人问过，here 和 here。当我尝试这些答案时，我的错误消息是我的模型没有 coef 属性。我使用管道、网格搜索和目标转换。我可以访问模型本身，但我的错误消息是我的模型 SGDRegressor 没有属性 coef_。

cv_inner = KFold(n_splits=5,shuffle=True)
params = {'model__regressor__penalty':['elasticnet'],'model__regressor__l1_ratio': [0.1,0.3]
            }
mymodel = Pipeline(steps = [('preprocessor',preprocessor),('model',TTR(regressor=SGDRegressor(n_jobs=-1),transformer=qt))
                                ])
optimize_hparams = gridsearchcv(
    estimator = mymodel,param_grid=params,n_jobs = -1,cv=cv_inner,scoring='neg_mean_absolute_error')
optimize_hparams.fit(X,y)
optimize_hparams.best_estimator_.named_steps['model'].regressor.coef_
# 'SGDRegressor' object has no attribute 'coef_'

解决方法

<button id="myBtn" type="button">Power Virtual Agent</button> <div id="myModal" class="modal"> <div class="modal-content" style="background-color: #ffd933"> <span class="close">&times;</span> <div id="chatwindow"> <div id="heading"> <div><span>SSO Test Bot</span></div> </div> <div id="webchat"></div> </div> </div> </div> 属性 TransformedTargetRegressor 是输入的未拟合估计量。您需要 regressor，拟合回归量。 （注意文档说 regressor_ 在拟合之前被克隆，这就是属性保持未拟合的原因。）