Numpy 如何显示scikits RBM和LR管道发生的情况？

我正在使用scikit learn提供的RBM，我想看看如果我将RBM+LR混合使用会发生什么，因此我执行以下操作：

logistic = LogisticRegression(tol=1e-8, penalty='l2', C=4)
rbm= BernoulliRBM(n_iter = 30,learning_rate = 0.06, n_components = 100)
classifier = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

classifier.fit(binarizer_training_matrix, binarizer_y_train)
prediction = classifier.predict(binarizer_testing_matrix)

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我如何显示在管道步骤I.e.中两个矩阵发生了什么。有RBM和没有RBM？请提前感谢。

您能提供更多关于您要寻找的内容的详细信息吗？我想看看有RBM和没有RBM的稀疏表示，只是想知道RBM步骤中发生了什么，以及它是如何创建新表示的，感谢您的反馈@AndreasMuellerI我不确定您在谈论哪种稀疏表示。训练管道后，您可以进行分类器。命名为_步骤['rbm']。转换二进制程序_训练_矩阵以获得rbm的输出。权重不是逻辑回归中显示的权重，也不是稀疏的。给定权重的隐藏激活的期望值就是逻辑回归的期望值。是的，通过使用我之前展示的代码，分类器。命名为_步骤['rbm']。transformbinarizer_训练矩阵我不理解你的第二个问题。