sktime 中的特征重要性或模型摘要

Question

我正在查看 sktime 包的文档。我无法找到的一件事是特征重要性（我们可以通过 sklearn 模型获得）或模型摘要（比如我们可以从 statsmodels 获得的）。是不是还没有实现？

似乎已为 AutoETS 或 AutoARIMA 等模型实现了此功能。

from matplotlib import pyplot as plt

from sktime.datasets import load_airline
from sktime.forecasting.model_selection import temporal_train_test_split
from sktime.forecasting.base import ForecastingHorizon
y = load_airline()
y_train,y_test = temporal_train_test_split(y)
fh = ForecastingHorizon(y_test.index, is_relative=False)

from sktime.forecasting.ets import AutoETS
model = AutoETS(trend='add',seasonal='mul',sp=12)
model.fit(y_train,fh=y_test.index)
model.summary()

我想知道是否可以从 ForecastingPipeline.

等实例访问这些摘要

Answer 1

好的，我自己解决了。我真的很高兴有这个功能！

ForecastingPipeline 的 source code 表示此 class 的实例具有属性 steps_ - 它包含 fitted 的实例管道中的模型。

from sktime.forecasting.compose import ForecastingPipeline

model = ForecastingPipeline(steps=[
("forecaster", AutoETS(sp=1))])
model.fit(y_train)

model.steps_[-1][1].summary() # model.steps[-1][1].summary() would throw an error

model.steps_ 的输出是 [('forecaster', AutoETS())]（如前所述，AutoETS() 在这种情况下已经安装）。

sktime 中的特征重要性或模型摘要

Feature importance or model summary in sktime

python

sktime