检查 scikit-learn 管道中的特征重要性

Question

我使用 scikit-learn 定义了以下管道：

model_lg = Pipeline([("preprocessing", StandardScaler()), ("classifier", LogisticRegression())])
model_dt = Pipeline([("preprocessing", StandardScaler()), ("classifier", DecisionTreeClassifier())])
model_gb = Pipeline([("preprocessing", StandardScaler()), ("classifier", HistGradientBoostingClassifier())])

然后我使用交叉验证来评估每个模型的性能：

cv_results_lg = cross_validate(model_lg, data, target, cv=5, return_train_score=True, return_estimator=True)
cv_results_dt = cross_validate(model_dt, data, target, cv=5, return_train_score=True, return_estimator=True)
cv_results_gb = cross_validate(model_gb, data, target, cv=5, return_train_score=True, return_estimator=True)

当我尝试使用 coef_ 方法检查每个模型的特征重要性时，它给我一个归因错误：

model_lg.steps[1][1].coef_
AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'coef_'

model_dt.steps[1][1].coef_
AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'coef_'

model_gb.steps[1][1].coef_
AttributeError: 'HistGradientBoostingClassifier' object has no attribute 'coef_'

我想知道如何解决这个错误？或者是否有任何其他方法来检查每个模型中的特征重要性？

Answer 1

Imo，重点如下。一方面，管道实例 model_lg、model_dt 等未 明确安装 （您不是直接在它们上调用方法 .fit() )，这会阻止您尝试访问实例本身的 coef_ 属性。

另一方面，通过调用带有参数 return_estimator=True 的 .cross_validate()（仅在 cross-validation 方法中使用 .cross_validate() 是可能的），您可以获得 拟合估计器返回每个 cv 拆分，但您应该通过词典 cv_results_lg、cv_results_dt 等（在 'estimator' 键上）访问它们。 Here's the reference in the code 这是一个例子：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_validate

X, y = load_iris(return_X_y=True)

model_lg = Pipeline([("preprocessing", StandardScaler()), ("classifier", LogisticRegression())])

cv_results_lg = cross_validate(model_lg, X, y, cv=5, return_train_score=True, return_estimator=True)

这些将是 - 例如 - 在第一次折叠时计算的结果。

cv_results_lg['estimator'][0].named_steps['classifier'].coef_

有关相关主题的有用见解可在以下位置找到：

Answer 2

在某些算法中进行循环并打印精度

检查 scikit-learn 管道中的特征重要性

Inspection of the feature importance in scikit-learn pipelines

python

machine-learning

scikit-learn

pipeline