Python 我如何才能访问；每项估计数“；在scikit中学习管道？

如何在管道中访问

“日志”

管道={
“日志”：管道(
[（（“scl”，StandardScaler（）），（“est”，逻辑回归（随机状态=1））]
),
“Rf”：管道（[（“est”，RandomForestClassifier（random_state=1））），
“Rf_管道”：管道(
[
（“scl”，StandardScaler（）），
（“还原”，PCA（n_分量=10，随机状态=1）），
（“est”，RandomForestClassifier（random_state=1）），
]
),
}
管道。项目（日志）

目前我得到：

NameError: name 'Log' is not defined

---

管道对象可以被视为字典。在本例中，您已经将多个管道存储到一个字典中。要访问不同的键（管道），只需使用

dict['key']

或

dict.get['key']

对于第一级（子管道），只需使用

dict['key']

对于第二级（子管道内的步骤），同样，您可以使用

命名的步骤获取
dict
，然后以相同的方式引用每个步骤

这是一个密码-

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

pipelines = {
    "Log": Pipeline(
        [("scl", StandardScaler()), ("est", LogisticRegression(random_state=1))]
    ),
    "Rf": Pipeline([("est", RandomForestClassifier(random_state=1))]),
    "Rf_Pipeline": Pipeline(
        [
            ("scl", StandardScaler()),
            ("reduct", PCA(n_components=10, random_state=1)),
            ("est", RandomForestClassifier(random_state=1)),
        ]
    ),
}

first_subpipeline = pipelines['Log']
second_step_first_subpipeline =  pipelines['Log'].named_steps['est']

print(first_subpipeline)
print(second_step_first_subpipeline)

---

从字典中获取项目时，可以使用

pipelines[“Log”]

或

pipelines.get（“Log”）

。您的管道名为

pipelines

，而不是

pipelines

，首字母大写L（打字）。感谢您的修改。非常有用。我尝试了此代码，现在一切都清楚了。非常感谢你！！

Pipeline(steps=[('scl', StandardScaler()),
                ('est', LogisticRegression(random_state=1))])

LogisticRegression(random_state=1)