from sklearn.base import clone
时间: 2023-09-04 13:09:38 浏览: 52
`sklearn.base.clone` 方法可以用来创建一个现有估计器的副本,包括其所有参数和内部状态。这在模型选择和集成中非常有用,因为它允许您在不破坏原始模型的情况下对其进行修改和调整。具体来说,`clone` 方法会创建一个新的估计器对象,然后将原始估计器的参数和属性复制到新对象中。这样,您就可以在新对象上进行各种操作,而不会影响原始估计器的状态。
示例:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.base import clone
# 创建一个 LogisticRegression 对象
logreg = LogisticRegression()
# 克隆它,得到一个新对象
logreg_clone = clone(logreg)
# 在新对象上进行一些更改
logreg_clone.C = 0.1
# 在原始对象上查看参数值
print(logreg.C) # 输出:1.0
# 在新对象上查看参数值
print(logreg_clone.C) # 输出:0.1
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个 `LogisticRegression` 对象 `logreg`,然后使用 `clone` 方法创建了一个副本 `logreg_clone`。接下来,我们将 `logreg_clone` 的参数 `C` 设置为 `0.1`,并分别查看了 `logreg` 和 `logreg_clone` 的参数 `C` 值。可以看到,这两个对象的参数值是不同的,因此它们是独立的对象。