这个问题之前已经被问过，here和 here 。当我尝试这些答案时，我的错误消息是我的模型没有 coef 属性。我使用管道、网格搜索和目标转换。我可以访问模型本身，但我的错误消息是我的模型 SGDRegressor 没有属性 coef_。
cv_inner = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
params = {'model__regressor__penalty':['elasticnet']
,'model__regressor__l1_ratio': [0.1,0.3]
}
mymodel = Pipeline(steps = [('preprocessor', preprocessor),
('model', TTR(regressor=SGDRegressor(n_jobs=-1),transformer=qt))
])
optimize_hparams = GridSearchCV(
estimator = mymodel, param_grid=params, n_jobs = -1,
cv=cv_inner, scoring='neg_mean_absolute_error')
optimize_hparams.fit(X, y)
optimize_hparams.best_estimator_.named_steps['model'].regressor.coef_
# 'SGDRegressor' object has no attribute 'coef_'
最佳答案
TransformedTargetRegressor 属性 regressor 是输入未拟合估计器。您需要 regressor_，即拟合回归器。 (请注意，文档说 regressor 在拟合之前被克隆，这就是属性保持不拟合的原因。)
关于python - 管道、网格搜索和目标转换后返回系数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65940390/