岭回归的predict()方法的代码在哪里
岭回归的predict()方法的代码在哪里
提问于 2021-10-28 03:18:57
我希望使用我用岭回归建立的模型进行一些自定义预测。本质上，我希望有选择地清零模型的各个部分，以便能够确定它们对整体答案的贡献。为此，我需要了解scikit-learn如何从模型中实现预测。我一直在研究代码，但我没有找到预测是在哪里执行的。谁能给我一个提示，我应该往哪里看？如果我遗漏了一些显而易见的东西，请提前道歉。
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发布于 2021-10-28 09:42:40
在等待这个问题是否会有结果的时候，我决定做一些搜索。由于o/s和我使用的计算机上允许的软件加载的令人失望的限制，我不得不基本上编写自己版本的grep：
from pathlib import Path
import re
BASE_PATH = Path(r'C:\Users\mermaldad\Downloads\scikit'
r'-learn-main\scikit-learn-main')
pattern = 'class _BaseRidge' # in _ridge.py
pattern = 'class LinearModel' # in _base.py
result = list(BASE_PATH.rglob("*.[pP][yY]"))
for f in result:
file = open(f, "r", encoding='utf-8')
for line in file:
if re.search(pattern, line):
print(f'{f.stem}.py: {line}')使用这个工具，我发现Ridge类是_BaseRidge类的子类，而Ridge类又是LinearModel类的子类。LinearModel有一个方法predict()。
通过这个练习，我想象有一些工具可以帮助绘制出这些关系。欢迎提出建议。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69747875
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