from sklearn.base import clone,如何使用 clone
时间: 2024-03-21 20:13:48 浏览: 7
使用 `clone` 可以创建一个估计器的克隆版本,克隆版本的参数和属性与原始估计器相同,但是它是一个独立的对象,对克隆版本的修改不会影响原始估计器。
下面是一个使用 `clone` 的例子:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.base import clone
# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()
# 克隆这个模型
model_clone = clone(model)
# 检查克隆模型的参数是否与原始模型相同
print(model.get_params() == model_clone.get_params()) # True
# 修改克隆模型的参数
model_clone.fit_intercept = False
# 检查克隆模型的参数是否改变
print(model.get_params() == model_clone.get_params()) # False
```
在这个例子中,我们首先创建了一个线性回归模型 `model`,然后使用 `clone` 创建了它的克隆版本 `model_clone`。我们检查了克隆模型的参数是否与原始模型相同,并且改变了克隆模型的一个参数。最后我们再次检查了克隆模型的参数是否发生了改变。
相关问题
from sklearn.base import clone
`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。
sklearn.base.clone()
`sklearn.base.clone()`方法是`scikit-learn`的一个工具方法,用于复制一个`scikit-learn`估计器(estimator)对象并得到一个新的、独立的对象。与 Python 中的浅拷贝或深拷贝不同,`clone()`方法会尝试复制估计器的超参数(hyperparameters)和内部状态(internal state),以便在新的对象中保留原始对象的全部设置。该方法的定义如下:
```
from sklearn.base import clone
clone(estimator, *, safe=True)
```
其中`estimator`是要复制的估计器对象,`safe`参数指定是否使用安全复制(safe cloning)。如果`safe`参数为`True`(默认值),则会使用安全复制,即先将原始对象进行浅拷贝,再将内部状态和超参数进行深拷贝。如果`safe`参数为`False`,则只进行浅拷贝。
下面是一个简单的例子,演示如何使用`clone()`方法创建一个新的`scikit-learn`估计器对象:
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.base import clone
# 创建一个LogisticRegression估计器对象
lr1 = LogisticRegression(C=1.0, penalty='l2')
# 复制lr1对象并得到一个新的对象lr2
lr2 = clone(lr1)
# 打印lr1和lr2的超参数
print(lr1.get_params())
print(lr2.get_params())
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个`LogisticRegression`估计器对象`lr1`,并设置了两个超参数`C`和`penalty`。然后使用`clone()`方法复制了`lr1`对象并得到了一个新的对象`lr2`,最后打印了两个对象的超参数。可以看到,`lr1`和`lr2`的超参数完全相同,说明`clone()`方法成功地复制了`lr1`对象。