如何使用scikit线性回归找到系数的特征名称？

诀窍在于,在训练模型后,您就知道系数的顺序:

model_1 = linear_model.LinearRegression()
model_1.fit(train_data[model_1_features], train_data['price'])
print(list(zip(model_1.coef_, model_1_features)))

这将打印系数和正确的功能.(用pandas DataFrame测试)

如果您想稍后重用系数,也可以将它们放在字典中:

coef_dict = {}
for coef, feat in zip(model_1.coef_,model_1_features):
    coef_dict[feat] = coef

(你可以通过训练两个具有相同功能的模型来测试它,但正如你所说的那样,改进了功能的顺序.)

诀窍在于,在训练模型后,您就知道系数的顺序:

model_1 = linear_model.LinearRegression()
model_1.fit(train_data[model_1_features], train_data['price'])
print(list(zip(model_1.coef_, model_1_features)))

这将打印系数和正确的功能.(用pandas DataFrame测试)

如果您想稍后重用系数,也可以将它们放在字典中:

coef_dict = {}
for coef, feat in zip(model_1.coef_,model_1_features):
    coef_dict[feat] = coef

(你可以通过训练两个具有相同功能的模型来测试它,但正如你所说的那样,改进了功能的顺序.)