Sklearnパイプラインからフィーチャのインポートを抽出する方法

Question

Scikit-Learnでフィーチャを構築するためのパイプラインと、RandomForestClassifierという2つのステップでパイプラインを構築しました。

私はそのパイプラインを保存することができますが、さまざまなステップとステップで設定されたさまざまなパラメータを見ていますが、結果のモデルから機能のインポートを調べることができます。

これは可能ですか？

Answer 1

ああ、そうです。

あなたは推定チェックしたい場所のステップを識別リスト：例えば

：

pipeline.steps[1] 

返します

('predictor', 
RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini', 
      max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, 
      min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, 
      min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=50, n_jobs=2, 
      oob_score=False, random_state=None, verbose=0, 
      warm_start=False)) 

あなたは、モデルのステップに直接アクセスすることができます。

パイプライン。ステップ[1] [1] .feature_importances_