pd.DataFrame(lr2_fit.coef_).T这段代码的具体含义,以及这个参数的作用
时间: 2023-04-07 11:04:16 浏览: 57
这段代码的含义是将逻辑回归模型lr2_fit的系数转换为一个行向量,并将其转换为一个Pandas DataFrame对象。这个参数的作用是显示逻辑回归模型中每个特征的权重,以便我们可以了解哪些特征对模型的预测结果有更大的影响。
相关问题
print(pd.concat([pd.DataFrame(names),pd.DataFrame(lr_fit.coef_).T],axis=1))
我可以回答这个问题。这是一个使用 pandas 库中的 concat 函数将两个 DataFrame 连接起来的代码,其中第一个 DataFrame 包含名字,第二个 DataFrame 包含线性回归模型的系数。
lr_coef=pd.DataFrame(lr_fit.coef_,columns=lr_fit.feature_names_in_.tolist(),index=[ coef ]) #feature_names_in_拟合过程中使用到的特征名称 AttributeError: LinearRegression object has no attribute
由于您在代码中提到的是 LinearRegression 对象,而不是 Lasso 对象,因此可能是因为 LinearRegression 对象没有 feature_names_in_ 这个属性,导致出现了上述错误。
如果您想使用 LASSO 回归进行特征选择,可以使用 sklearn 库中的 Lasso 对象,而不是 LinearRegression 对象。Lasso 对象有 coef_ 属性,表示 LASSO 回归模型的系数估计结果,以及 feature_names_ 属性,表示所使用的特征名称列表。因此,您可以使用以下代码来创建一个名为 lr_coef 的 DataFrame 对象:
```
lr_coef = pd.DataFrame(lasso_fit.coef_, columns=lasso_fit.feature_names_, index=['coef'])
```
其中,lasso_fit 是已经拟合好的 Lasso 对象。注意,feature_names_ 是 Lasso 对象的一个属性,而不是 LinearRegression 对象。