Python-сообщество

Здравствуйте!!!

Проблема следующая:

Помогаю девушке своей с дипломом. Есть практические задания по машинному обучению. В результате прохождения заданий мы получаем обученную модель. Все уже решено. Но мне необходимо в конце, как я понял, когда модель уже обучена всему, что только возможно, вывести матрицу коэффициентов. Помогите пожалуйста! Я так понимаю надо использовать каким-то образом .corr(). Но как именно, я так и не понял(((

 #подготовим данные для обучения и теста
tmp_scaled = StandardScaler().fit_transform(full_new_feat[['start_month', 
'start_hour', 'morning']])
X_train = csr_matrix(hstack([full_sites_sparse[:idx_split,:], 
                         tmp_scaled[:idx_split,:]]))
X_test = csr_matrix(hstack([full_sites_sparse[idx_split:,:], 
                        tmp_scaled[idx_split:,:]]))
#обучим модель на всей выборке с оптимальным коэффициентом регуляризации
lr = LogisticRegression(C=C, random_state=17).fit(X_train, y_train)
#сделаем прогноз для тестовой выборки
y_test = lr.predict_proba(X_test)[:, 1]
#запишем его в файл, готовый для сабмита
write_to_submission_file(y_test, 'baseline_2.csv')
y_test

Kazzi85
как связаны диплом и “практические задания по машинному обучению”?

P.S. ML nowadays at its best

Отредактировано sander (Дек. 3, 2017 01:36:51)

Сама дипломная работа по машинному обучению. В понедельник предзащита. И она на основе вот этой хрени. Все что я знаю. А я только недавно начал изучать python догадайтесь почему.

Отредактировано Kazzi85 (Дек. 3, 2017 09:42:43)

Kazzi85
ок, вы не поняли к чему был адресован мой комментарий.
и когда используете библиотеку попробуйте сначала ознакомиться документацией, там написано как достать коэффициенты модели

Это первое, что пришло в голову. Но вся документация на английском, и перевести я ее попросту не могу.

Kazzi85
вот это могешь перевести?

Attributes: coef_ : array, shape (1, n_features) or (n_classes, n_features)
                           Coefficient of the features in the decision function.
                           coef_ is of shape (1, n_features) when the given problem is binary.

Отредактировано sander (Дек. 3, 2017 19:45:03)

Да, да) Я уже сам нашел в сети. Действительно, все было не так сложно, как казалось. Я просто совсем почти не знаю питон. Только учить начал. Спасибо за подсказку.