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### Scikit-Learn标签或特性的使用与解释

Scikit-learn 是机器学习领域广泛使用的Python库之一，提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具[^1]。

#### 使用标签或属性的方法

对于 scikit-learn 中的对象（如估计器），可以通过访问其特定的属性来获取模型训练后的参数或其他有用的信息。常见的有：

- **coef_**: 当使用线性模型时，此属性表示特征权重向量。例如，在逻辑回归中，`clf.coef_` 返回的是每个类别的系数矩阵[^2]。

- **intercept_**: 表示截距项，即偏置(bias)，同样适用于线性模型。它是一个数组形式存储着不同类别对应的偏置值[^3]。

- **feature_importances_**: 对于基于树的模型来说非常重要，可以用来衡量各个输入变量的重要性程度。像随机森林这样的算法会计算并保存这个信息以便后续分析[^4]。

下面给出一段简单的代码展示如何利用这些属性:

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target

# 创建并拟合一个逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression().fit(X, y)

print("Coefficients:", clf.coef_)  # 输出权重向量
print("Intercepts:", clf.intercept_)  # 输出偏置

此外还有其他一些有用的属性可以帮助理解模型性能以及内部工作原理，比如 `classes_`, 它包含了目标变量的所有可能取值；而 `n_features_in_` 则记录了用于训练的数据集中有多少个特征列等等[^5]。