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如何从存储（使用python pickle序列化）的ML模型中获取变量的斜率和截距

python django machine-learning scikit-learn

如何从存储（使用python pickle序列化）的ML模型中获取变量的斜率和截距,python,django,machine-learning,scikit-learn,Python,Django,Machine Learning,Scikit Learn,我有一个Python代码片段，它加载存储的ml模型并使用新的输入进行预测 mlModel = pickle.load(open('linear_model4.pickle','rb')) request_body = request.body.decode('utf-8') parsed_request = makePredictionInput(json.loads(request_body)) rb=json.loads(request_body) print(parsed_request

我有一个Python代码片段，它加载存储的ml模型并使用新的输入进行预测

mlModel = pickle.load(open('linear_model4.pickle','rb'))
request_body = request.body.decode('utf-8')

parsed_request = makePredictionInput(json.loads(request_body))
rb=json.loads(request_body)
print(parsed_request)


result = mlModel.predict(parsed_request)
它使用5个输入进行预测

有没有办法从上面加载的模型中得到斜率和截距，这样我就可以建立方程了 作为

我假设你的模型是一个线性模型，给出了你想要重建的方程
mlModel.coef\uz
应该是您想要的。例如，见

mlModel.intercept\是截距


coef
与训练数据的顺序相同。例如，如果
age
是训练数据中的第三列，则年龄系数是
mlModel.coef
中的第三个元素


在您的例子中，您只是在进行预测，但我假设您知道您试图预测的数据中列的含义。这应该与您的培训数据中的顺序相同。
我得到的系数为[[0.07695749-0.12990199 0.0078301 0.14021539-0.71441821 0.96183299]]。如何解释哪个系数与哪个变量匹配。什么是年龄系数。我编辑了我的信息以澄清系数顺序（也忘了提到截取）。谢谢你这么说。现在清楚了

y = intercept + slope1*variable1+ slope2*variable2+ slope3*variable4+.....