Scikit-learn線性回歸類“Ridge regression”具有參數(shù)“solver”來定義應(yīng)該使用哪個(gè)求解器。如果它設(shè)置為“自動(dòng)”，我能否在事后發(fā)現(xiàn)實(shí)際使用了哪個(gè)求解器？根據(jù)繼承的父類_RidgeBase，該字段應(yīng)設(shè)置為實(shí)際使用的求解器[GitHub]，因此我希望該值是之后的值。但是，如果我在之后打印求解器，它仍然返回“auto”Ridgesolverregressor = Ridge(alpha = 0.1, fit_intercept = False, normalize = False)regressor.fit(x_train, y_train)y_pred = regressor.predict(x_test)print(regressor.solver)
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拉莫斯之舞
TA貢獻(xiàn)1820條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
不幸的是，通過查看他們的源代碼，用于模型的求解器似乎沒有存儲(chǔ)在任何屬性中供您訪問。
但是，這是在他們的來源，希望它有所幫助。
if solver == 'auto':
if return_intercept:
# only sag supports fitting intercept directly
solver = "sag"
elif not sparse.issparse(X):
solver = "cholesky"
else:
solver = "sparse_cg"
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