estimator.get_params().keys()怎么使用

您可以使用该方法来获取sklearn分类器(estimator)的所有参数名称和其对应的取值。具体步骤如下:

1. 导入所需的库和数据(如果有)
2. 初始化并定义分类器
3. 使用.get_params().keys()获取分类器的所有参数名称
4. 根据需要查看参数的取值

示例代码如下:

# 导入所需的库和数据
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

# 初始化并定义分类器
clf = LogisticRegression()

# 获取参数名称
param_list = list(clf.get_params().keys())

# 查看参数取值
for param in param_list:
    print(param+":", clf.get_params()[param])

输出结果如下:

C: 1.0
class_weight: None
dual: False
fit_intercept: True
intercept_scaling: 1
l1_ratio: None
max_iter: 100
multi_class: 'auto'
n_jobs: None
penalty: 'l2'
random_state: None
solver: 'lbfgs'
tol: 0.0001
verbose: 0
warm_start: False