scikit-learn の RidgeCV() メソッドを使用して、機械学習モデル (Ridge Regression w/ Cross-Validation) を実行しています。私のデータセットには 5 つのカテゴリ機能と 2 つの数値機能があるため、まず LabelEncoder() を使用してカテゴリ機能を整数に変換し、OneHotEncoder() を適用して 0 と 1 の新しい機能列をいくつか作成しました。機械学習モデル。
私の X_train は numpy 配列になり、モデルをフィッティングした後、その係数を取得しているので、疑問に思っています.これらの係数を、対応する個々の機能に接続する簡単な方法はありますか? Pandas get_dummies とは異なり、OneHotEncoder は、ラベル付けされたカテゴリのものから生成する個々の機能のタイトルを生成していないようです...
PS: LabelEncoder の .classes_ 属性と OneHotEncoder の .feature_indices_ を使用しましたが、探しているものが正確に得られるものはありません。Cross Validated に問い合わせたところ、Stack Overflow に紹介されました。