Извлечение гиперпараметров из объекта трубопровода

Question

Я использую LogisticRegressionCV для своих данных в конвейере.После подбора данных я хотел бы вернуть оптимальное значение C.Как мне это сделать, поскольку я не могу использовать .best_params_, так как это особенность GridSearchCV.Я знаю, что .C_ является правильной функцией LogisticRegressionCV, но моя оценка находится в процессе, так что сейчас это не работает.

lr_cv2 = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
                 ('classifier', LogisticRegressionCV(solver='liblinear', cv=10, Cs=np.logspace(-5, 8, 15) ))])
lr_cv2.fit(X_train, y_train)
lr_cv2.C_

AttributeError: у объекта 'Pipeline' нет атрибута 'C _'

Answer 1

Используя метод named_steps вашего экземпляра Pipeline, вы можете получить доступ к методам, составляющим отдельные элементы вашего конвейера:

print(lr_cv2.named_steps['classifier'].C_ )