Comment obtenir le vecteur de poids dans la régression logistique?
J'ai une matrice de caractéristiques X et une matrice d'étiquettes y et j'utilise une régression logistique binaire comment puis-je obtenir le vecteur de poids avec une caractéristique X donnée de matrice et une matrice d'étiquettes Y. Je suis un peu confus quant à la façon d'y parvenir au sein de sklean.
Comment résoudre le problème?
Si je comprends bien, vous recherchez le coef_ attribut :
lr = LogisticRegression(C=1e5)
lr.fit(X, Y)
print(lr.coef_) # returns a matrix of weights (coefficients)
La forme de coef_ l'attribut doit être: (# of classes, # of features)
Si vous avez également besoin d'une colonne d'interception (biais AKA), utilisez-la:
np.hstack((clf.intercept_[:,None], clf.coef_))
cela vous donnera un tableau de forme: (n_classes, n_features + 1)