我通常会得到这样的 PCA 加载:
pca = PCA(n_components=2)
X_t = pca.fit(X).transform(X)
loadings = pca.components_
如果我使用 scikit-learn 管道运行 PCA:
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline(steps=[
('scaling',StandardScaler()),
('pca',PCA(n_components=2))
])
X_t=pipeline.fit_transform(X)
是否有可能获得负载？
简单地尝试 loadings = pipeline.components_ 失败:
AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'components_'
(也有兴趣从管道中提取 coef_ 等属性。)
最佳答案
您是否查看过文档:http://scikit-learn.org/dev/modules/pipeline.html 我觉得很清楚。
更新:在 0.21 中，您可以只使用方括号:
pipeline['pca']
或索引
pipeline[1]
有两种方法可以进入管道中的步骤，使用索引或使用您提供的字符串名称:
pipeline.named_steps['pca']
pipeline.steps[1][1]
这将为您提供 PCA 对象，您可以在该对象上获取组件。
与 named_steps您还可以通过 . 使用属性访问允许自动完成:
pipeline.names_steps.pca.<tab here gives autocomplete>
关于python - 从管道获取模型属性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28822756/
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