从管道对象中提取超参数答案

【问题标题】：Pulling Hyperparameters from a Pipeline Object从管道对象中提取超参数
【发布时间】：2019-06-15 06:46:59
【问题描述】：

我正在对管道中的数据使用 LogisticRegressionCV。拟合数据后，我想返回我的最佳 C 值。我该怎么做，因为我不能使用 .best_params_ 因为这是 GridSearchCV 的一个功能。我知道 .C_ 是 LogisticRegressionCV 的正确功能，但我的估算器正在处理中，所以现在不起作用。

lr_cv2 = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
                 ('classifier', LogisticRegressionCV(solver='liblinear', cv=10, Cs=np.logspace(-5, 8, 15) ))])
lr_cv2.fit(X_train, y_train)
lr_cv2.C_

AttributeError: 'Pipeline' 对象没有属性 'C_'

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn logistic-regression

【解决方案1】：

通过使用Pipeline 实例的named_steps 方法，您可以访问组成管道单个元素的方法：

print(lr_cv2.named_steps['classifier'].C_ )

【讨论】：