pipe_ols.named_steps['est']の役割がわかりません。
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score dataset = load_boston() X = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names) y = pd.DataFrame(dataset.target, columns=['y']) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1) pipe_ols = Pipeline([('scl', StandardScaler()), ('est', LinearRegression())]) pipe_ridge = Pipeline([('scl', StandardScaler()), ('est', Ridge(alpha=1.0))]) pipe_ols.fit(X_train, y_train.as_matrix().ravel()) pipe_ridge.fit(X_train, y_train.as_matrix().ravel()) print(np.absolute(pipe_ols.named_steps['est'].coef_.sum())) print((pipe_ridge.named_steps['est'].coef_).sum())
というコードがあった時に、
pipe_ols.named_steps['est'].coef_.sum() pipe_ridge.named_steps['est'].coef_).sum()
の部分が何をしているのかがわかりません。
なぜ'est'を飛ばしているのか、またなぜ相関の総和を取っているのかもわかりません。
この行では何をしているのでしょうか?
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