Jak znaleźć nazwy funkcji współczynników za pomocą regresji liniowej scikit?

Question

#training the model 
model_1_features = ['sqft_living', 'bathrooms', 'bedrooms', 'lat', 'long'] 
model_2_features = model_1_features + ['bed_bath_rooms'] 
model_3_features = model_2_features + ['bedrooms_squared', 'log_sqft_living', 'lat_plus_long'] 

model_1 = linear_model.LinearRegression() 
model_1.fit(train_data[model_1_features], train_data['price']) 

model_2 = linear_model.LinearRegression() 
model_2.fit(train_data[model_2_features], train_data['price']) 

model_3 = linear_model.LinearRegression() 
model_3.fit(train_data[model_3_features], train_data['price']) 

# extracting the coef 
print model_1.coef_ 
print model_2.coef_ 
print model_3.coef_ 

Jeśli zmienić kolejność funkcji, COEF nadal są drukowane w tej samej kolejności, dlatego chciałbym wiedzieć mapowanie funkcji z Współczynnik

Answer 1

Sztuką jest to, że tuż po masz przeszkoleni modelu, wiesz kolejność współczynników:

model_1 = linear_model.LinearRegression() 
model_1.fit(train_data[model_1_features], train_data['price']) 
print(list(zip(model_1.coef_, model_1_features))) 

To będzie drukować współczynników i prawidłową funkcję. (Testowane z pandy DataFrame)

Jeśli chcesz ponownie użyć współczynników później można również umieścić je w słowniku:

coef_dict = {} 
for coef, feat in zip(model_1.coef_,model_1_features): 
    coef_dict[feat] = coef 

(można przetestować go dla siebie przez trening dwa modele z tych samych funkcji, ale , jak powiedziałeś, tasowanie kolejności funkcji.)