【やりたいこと】
pyglmnetモジュールで学習させたモデルの重みの値を取得したい
【詳細】
pyglmnet(https://github.com/glm-tools/pyglmnet)
を使ってモデルを構築しております。
scklit-learnだと、
python
1model.coef_
によって、学習済みのモデルの重み(係数)を取り出すことができますが、同じことをpyglmnetを使ってやるにはどうしたらいいでしょうか。
以下、ソースコードです。
python
1from sklearn.datasets import load_iris 2import numpy as np 3from pyglmnet import GLM 4 5iris = load_iris() 6data = iris.data 7target = iris.target 8 9# 2値分類問題にする 10data = data[target != 2] 11target = target[target != 2] 12 13# 正則化パラメータの値の候補 14lams = np.logspace(np.log(100), np.log(0.01), 5, base=np.exp(1)) 15 16# lassoモデル構築 17model = GLM(distr="binomial", 18 tol=1e-2, 19 score_metric="pseudo_R2", 20 learning_rate=0.1, 21 alpha=1.0, # L1とL2の比率。1.0で、Lassoと同じになる 22 reg_lambda=lams, 23 random_state=42) 24 25# モデル学習 26model.fit(data, target) 27 28# モデルの重みを取り出したい 29weight = ....
よろしくお願いします。
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2019/05/02 03:54