Python 断言两个sklearn对象相等

我的问题很简单，分为两个子问题：

• 我有两个

  LabelEncoder

  s，具有完全相同的参数

  .classes\uu

  。但当我将它们与

  ==

  进行比较时，它们似乎有所不同。如何检查它们是否相等

• 我还想检查两个sklearn模型（

  RandomForest

  已安装）是否相等？==检查似乎不起作用

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如果将两个对象与==进行比较，将返回False，因为它们具有不同的id

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您最好重写类的函数。

如注释中所述，我们需要为

创建自己的条件。
以下是我的版本：

来自sklearn.preprocessing导入标签编码器
将numpy作为np导入
target=pd.Series（np.random.choice（['yes'，'no']，（20，））
类别MyLabelEncoder（标签编码器）：
定义（自身、其他）：
如果np.array_等于（其他类u），
self.classes（self.classes）：
返回真值
返回错误
le1=MyLabelEncoder（）.fit（目标）
le2=MyLabelEncoder（）.fit（目标）
le1==le2
#真的

对于DecisionTree，已经提供了一个解决方案。您可以将其扩展为
RandomForestClassifier
，您可能希望子类化
LabelEncoder
，并重写
\uuuueq\uu
函数。有关如何操作，请参阅，谢谢您的回复。但我也在想，为什么LabelEncoder的基本eq函数在拥有相同的类时没有返回True：是否有其他元素需要考虑以检查相等性？scikit learn有实例化模型的约定，并且在模型上使用fit（）&transform（）方法。因此，一个模型的两个不同对象是不相等的，这是由设计决定的。您可以自由重写此行为，但它不适用于库。