Python scikit学习类实例上的Monkey补丁魔术方法

我试图构建一个名为

SafeModel

的工厂类，它的

generate

方法接受一个scikit学习类的实例，更改它的一些属性，并返回相同的实例。具体地说，对于本例，我想访问返回模型的

coef\u

属性，在案例1）中，如果基础scikit学习类包含

coef\u

，则返回该类“

coef\u

，在案例2中，如果基础scikit学习类包含

功能重要性

，返回该类“

功能\u重要性”

我成功地修补了Python类实例的属性。我在修补Python类实例的神奇方法方面没有那么成功。我的案例需要注意的是：在scikit学习类实例化时，属性

coef\u

和

feature\u importances

从未定义过；相反，它们仅在对各自的类调用

fit

方法后定义。因此，我无法覆盖属性定义本身

from types import MethodType


class SafeModel:

    FALLBACK_ATTRIBUTES = {
        'coef_': ['feature_importances_'],
    }

    @classmethod
    def generate(cls, model):
        safe_model = cls._secure_attributes(model)
        return safe_model

    @classmethod
    def _secure_attributes(cls, model):
        def __secure_getattr__(self, name):
            for fallback_attribute in cls.FALLBACK_ATTRIBUTES[name]:
                try:
                    return getattr(self, fallback_attribute)
                except:
                    continue
        model.__getattr__ = MethodType(__secure_getattr__, model)
        return model


    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

    model = SafeModel.generate(RandomForestClassifier())
    model.coef_  # AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_'

---

我无法确定你的代码有什么问题。不过，我发现了一种可能适用于您的用例的解决方法。
我使用了一种不同的策略，因为我只是使用了

SafeModel.\uuu getattr\uuuu

作为模型

getattr

方法的包装，而不是猴子补丁

from sklearn.utils.validation import NotFittedError
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

class SafeModel(object):

    def __init__(self, model):
        self.FALLBACK_ATTRIBUTES = {
        'coef_': ['feature_importances_'],
    }
        self.model = model

    def __getattr__(self, name):
        try:
            return getattr(self.model, name)
        except AttributeError:
            pass
        for fallback_attribute in self.FALLBACK_ATTRIBUTES[name]:
            try:
                return getattr(self.model, fallback_attribute)
            except NotFittedError as e:
                # NotFittedError inherits AttributeError.
                raise e
            except AttributeError:
                continue
        else:
            raise AttributeError(
                "{} object has no attribute {}.".format(
                    self.__class__.__name__, name) + 
                " Could not retrieve any fallback attribute.")                    


model = SafeModel(RandomForestClassifier())
model.coef_   

输出：

NotFittedError: Estimator not fitted, call `fit` before `feature_importances_`.

请注意，这是正常的行为，正如您所提到的，在适应随机林之前，您无法访问

功能\u重要性

诚然，异常捕获在这里相当脆弱（您需要添加一组可能引发的异常），但是如果您在尝试访问属性时不关心引发适当的异常，那么应该可以

如果对你有效，请告诉我。如果你知道你发布的代码是怎么回事，我也会对解释感兴趣
 不幸的是，我希望使用
SafeModel
作为工厂，比如
model=SafeModel.generate（RandomForestClassifier（））
，它返回sk learn对象的修改实例。上面，我们只剩下一个
SafeModel
的实例。难道你就不能将它用作装饰器吗？然后，您的模型不是
SafeModel
实例，而是用
\uu getattr\uuu
@cavaunpeu Ok修饰的。仅供参考，我试图将打印语句放在“secure_getattr”中，但它们从未显示。我甚至无法在getattr上应用一个简单的装饰程序。查伦索伊斯：如果你能做到这一点，我很想看到一个解决方案。@user3914041我尝试了同样的方法，但没有效果。我认为Python调用magic方法的方式与调用非magic方法的方式根本不同（通过访问相关实例的dict属性）。@cavaunpeu也许，我能够使用您的代码覆盖fit。但无法让神奇的方法发挥作用。