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

相关问题

estimator.get_params().keys()从哪个库里导入

`estimator.get_params().keys()`并不需要从特定的库中导入。这是一个通用的方法，可以用于获取一个对象的参数列表。

在Python中，几乎所有的对象都有一个`get_params()`方法，它返回一个字典，包含了该对象的所有可用参数及其当前值。通过调用`keys()`方法，我们可以获取该字典的所有键（即参数名称），从而得到对象的参数列表。

因此，在使用`estimator.get_params().keys()`时，你不需要从特定的库中导入任何内容。只需确保`estimator`是一个有效的对象，并且具有`get_params()`方法，就可以使用该方法来获取对象的参数列表。

Invalid parameter n_beighbors for estimator KNeighborsClassifier(). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

这个错误通常表示你使用了不可用的参数。你需要检查一下你的代码和KNeighborsClassifier()的参数列表，看看你使用的参数是否正确。你可以使用`estimator.get_params().keys()`查看可用参数的列表。同时，你也可以在sklearn的文档中查看KNeighborsClassifier()的参数列表和用法示例。如果你仍然无法解决问题，可以贴出你的代码和完整的错误信息，以便更好地帮助你。