Найти - Пользователи
Полная версия: Как вывести матрицу коэффициентов
Начало » Python для новичков » Как вывести матрицу коэффициентов
1
Kazzi85
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

Вот ссылка на файл с ЯД. Спасите!!! Дипломка горит!(( Файл .ipynb - это файл jupyter notebook
sander
Kazzi85
как связаны диплом и “практические задания по машинному обучению”?

P.S. ML nowadays at its best
Kazzi85
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.
sander
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
Kazzi85
Это первое, что пришло в голову. Но вся документация на английском, и перевести я ее попросту не могу.
sander
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.
Kazzi85
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.
This is a "lo-fi" version of our main content. To view the full version with more information, formatting and images, please click here.
Powered by DjangoBB