更改python中的预测方法

Question

我用tpot训练了我的数据，然后编写了一个函数，用不同的度量来评估最佳管道。我想把整个过程自动化。Tpot将返回最佳管道，然后计算不同的指标。问题是，有时最优模型没有“预测概率”方法，如ElasticNetCV或Adaboostregrestor，然后在我的评估函数中，我必须划分两种不同的预测方法。比如：

if trained_model does have predict_proba:
     do sth
else trained_model does not have predict_proba
     do sth else

想象一下这样的代码： 经过培训的_模型是tpot的最佳管道

prob_test = trained_model.predict_proba(xtest)

如果训练的_模型为“AdaBoostRegressor”，则返回错误：

'AdaBoostRegressor' object has no attribute 'predict_proba'

这是真的。我尝试了while和if，但都不起作用。我可能忘了什么

Answer 1

您需要使用hasattr检查函数是否存在：

if hasattr(trained_model, 'predict_proba'):
    return trained_model.predict_proba(...)
# otherwise do something else...