【问题标题】：Scikit: how to check if an object is a RandomizedSearchCV or a RandomForestClassifier?Scikit：如何检查对象是 RandomizedSearchCV 还是 RandomForestClassifier？
【发布时间】：2015-12-10 16:58:46
【问题描述】：
我有一些使用Grid Search 创建的分类器，还有一些直接使用Random Forests 创建的分类器。
随机森林返回类型sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier，使用gridSearch 创建的随机森林返回类型sklearn.grid_search.RandomizedSearchCV。
我正在尝试以编程方式检查估算器的类型（以确定是否需要在 feature importances 上使用 best_estimator_），但似乎找不到这样做的好方法。
if type(estimator) == 'sklearn.grid_search.RandomizedSearchCV' 是我的第一个猜测，但显然是错误的。
【问题讨论】：
标签：
python-2.7
types
scikit-learn
random-forest
grid-search
【解决方案1】：
type() 函数不返回类信息，它返回一个type 对象。因此，将相等性与这样的类信息进行比较是行不通的。
您需要做的是使用 isinstance(object, classinfo) 来测试估算器的类型。
如果类型与 classinfo 匹配，此函数返回 True，否则返回 False。
假设您创建了一个类型为
的估算器
sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier
然后
isinstance(估计器，sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier)
将返回 True，而
isinstance(estimator,sklearn.grid_search.RandomizedSearchCV)
将返回 False。
然后您可以在 if 语句等测试中使用该结果。
记得
导入 sklearn
访问您可能需要测试的所有 scikit-learn 类信息。