嵌合後のラッソ回帰係数へのアクセス

Question

ラッソの最適値を得た後にラッソ回帰を試みていますが、問題があるので、私はそれらをリッジ回帰の重みと比較したいので、係数（ウェイトベクトル）を求めます。

lasso = Lasso(alpha=optimal_lmbda, fit_intercept=True, random_state=1142, max_iter=5000) 
lasso.fit(X_train, y_train) 
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test) 

SklearnのPythonでLasso Regressionでフィッティングした後の係数（ウェイトベクトル）を取得する方法は？

Answer 1

だけdocsに従ってください：

# Build lasso and fit 
lasso = Lasso(...) 
lasso.fit(...) 

# Read out attributes 
coeffs = lasso.coef_   # dense np.array 
coeffs = lasso.sparse_coef_ # sparse matrix 

coeffs = lasso.intercept_ # probably also relevant 

Answer 2

lasso.coef_は、トリックを行う必要があります。また、ドキュメントを見てくださいhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html