从GridSearchCV获取特征重要性

Question

有没有办法从sklearn的GridSearchCV中获取特征重要性？

例如：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
print("starting grid search ......")
optimized_GBM = GridSearchCV(LGBMRegressor(),
                             params,
                             cv=3,
                             n_jobs=-1)
# 
optimized_GBM.fit(tr, yvar)
preds2 = optimized_GBM.predict(te)

有没有方法可以访问功能重要性？

也许有点像

optimized_GBM.feature_importances_

Answer 1

明白了。事情是这样的：

optimized_GBM.best_estimator_.feature_importance()

如果您碰巧通过管道运行此命令并接收object has no attribute 'feature_importance'，请尝试 优化的“最佳”估计器“命名步骤”[“步骤名称”]。功能重要性

其中step_name是管道中的对应名称

Answer 2

这个有用

optimized_GBM.best_estimator_.feature_importances_