python - 多输出线性回归模型的访问权重/系数

Question

我已经训练了一个线性回归模型来以多输出方式进行预测。这是一个时间序列预测问题，根据一组输入来估计 future 12 个月的需求。在过去 - 如果我只预测一个输出值 - 我会简单地调用以下命令来访问模型的 beta 系数:

model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
weights = pd.DataFrame(regression.coef_, X.columns, columns=['Coefficients'])
print(weights)

但是，当我为多输出模型运行此命令时，我收到错误:

'MultiOutputRegressor' object has no attribute 'coef_'

如何访问多输出线性模型的系数？

Answer 1

因为它是 MultiOutputRegressor对象，每个估计器都有它自己的 coef_。您可以通过访问属性estimators_

来获取用于预测的估计器列表

m_lr=MultiOutputRegressor(LinearRegression())
m_lr.fit(X, Y)
...
for estimator in m_lr.estimators_:
    weights = pd.DataFrame(estimator.coef_, X.columns, columns=['Coefficients'])