从管道获取模型属性

我通常会得到PCA像这样的负载：

pca = PCA(n_components=2)
X_t = pca.fit(X).transform(X)
loadings = pca.components_

如果我跑PCA使用 scikit-learn 管道：

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline(steps=[    
('scaling',StandardScaler()),
('pca',PCA(n_components=2))
])
X_t=pipeline.fit_transform(X)

是否可以获得负载？

只是尝试loadings = pipeline.components_ fails:

AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'components_'

（也对提取属性感兴趣，例如coef_来自管道。）

你有没有看文档：http://scikit-learn.org/dev/modules/pipeline.html http://scikit-learn.org/dev/modules/pipeline.html我觉得说的很清楚了。

更新：在 0.21 中你可以只使用方括号：

pipeline['pca']

或指数

pipeline[1]

有两种方法可以访问管道中的步骤，使用索引或使用您提供的字符串名称：

pipeline.named_steps['pca']
pipeline.steps[1][1]

这将为您提供 PCA 对象，您可以在其上获取组件。 和named_steps您还可以使用属性访问.它允许自动完成：

pipeline.names_steps.pca.<tab here gives autocomplete>