次に、2つのデータセットを作成する例を示します。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
# data set 1
X1, y1 = make_classification(n_classes=2, n_features=5, random_state=1)
# data set 2
X2, y2 = make_classification(n_classes=2, n_features=5, random_state=2)
LogisticRegression同じパラメーター値を持つ推定量を使用して、各データセットに分類子を適合させたいと思います。
lr = LogisticRegression()
clf1 = lr.fit(X1, y1)
clf2 = lr.fit(X2, y2)
print "Classifier for data set 1: "
print " - intercept: ", clf1.intercept_
print " - coef_: ", clf1.coef_
print "Classifier for data set 2: "
print " - intercept: ", clf2.intercept_
print " - coef_: ", clf2.coef_
問題は、両方の分類子が同じであるということです。
Classifier for data set 1:
- intercept: [ 0.05191729]
- coef_: [[ 0.06704494 0.00137751 -0.12453698 -0.05999127 0.05798146]]
Classifier for data set 2:
- intercept: [ 0.05191729]
- coef_: [[ 0.06704494 0.00137751 -0.12453698 -0.05999127 0.05798146]]
この簡単な例では、次のようなものを使用できます。
lr1 = LogisticRegression()
lr2 = LogisticRegression()
clf1 = lr1.fit(X1, y1)
clf2 = lr2.fit(X2, y2)
問題を回避するため。ただし、疑問は残ります。一般に、特定のパラメーター値を使用して推定量を複製/コピーするにはどうすればよいですか。