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renvoie les coefficients de l'objet Pipeline dans sklearn

J'ai ajusté un objet Pipeline avec RandomizedSearchCV

pipe_sgd = Pipeline([('scl', StandardScaler()),
                    ('clf', SGDClassifier(n_jobs=-1))])

param_dist_sgd = {'clf__loss': ['log'],
                 'clf__penalty': [None, 'l1', 'l2', 'elasticnet'],
                 'clf__alpha': np.linspace(0.15, 0.35),
                 'clf__n_iter': [3, 5, 7]}

sgd_randomized_pipe = RandomizedSearchCV(estimator = pipe_sgd, 
                                         param_distributions=param_dist_sgd, 
                                         cv=3, n_iter=30, n_jobs=-1)

sgd_randomized_pipe.fit(X_train, y_train)

Je souhaite accéder à l'attribut coef_ du best_estimator_ mais je ne peux pas le faire. J'ai essayé d'accéder à coef_ avec le code ci-dessous.

sgd_randomized_pipe.best_estimator_.coef_

Cependant, j'obtiens le AttributeError suivant ... 

AttributeError: l'objet 'Pipeline' n'a pas d'attribut 'coef_'

Les documents scikit-learn disent que coef_ est un attribut de SGDClassifier, qui est la classe de mon base_estimator_. 

Qu'est-ce que je fais mal?

pythonscikit-learnpipelinecross-validation
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spies006

Vous pouvez toujours utiliser les noms que vous leur avez attribués lors de la création du pipeline à l'aide de named_steps dict. 

scaler = sgd_randomized_pipe.best_estimator_.named_steps['scl']
classifier = sgd_randomized_pipe.best_estimator_.named_steps['clf']

et ensuite accéder à tous les attributs comme coef_, intercept_ etc. qui sont disponibles pour l'estimateur ajusté correspondant.

Il s’agit de l’attribut formel exposé par le pipeline en tant que spécifié dans la documentation :

named_steps: dict 

Attribut en lecture seule permettant d'accéder à n'importe quel paramètre d'étape par nom d'utilisateur. Les clés sont des noms d'étape et les valeurs sont des paramètres d'étape.

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Vivek Kumar

J'ai trouvé un moyen de le faire en indexant en chaîne avec l'attribut steps.

sgd_randomized_pipe.best_estimator_.steps[1][1].coef_

Est-ce une bonne pratique ou existe-t-il un autre moyen?

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spies006

Je pense que cela devrait fonctionner:

sgd_randomized_pipe.named_steps['clf'].coef_
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Roozbeh Bakhshi