タイトルに最適なものを知りませんでした。
これが私がやろうとしていることです:私は分類子を訓練するためGridSearchに a を使用しています。最高の推定器が使用するをpipeline見たいと思います。vocabulary_.items()CountVectorizer
今、私は実行した後、これをやっていますGridSearch：
classifier = gs_clf.best_estimator_
vect = classifier.named_steps["vec"]
data = vect.fit_transform(x_train)
vocab = = vect.vocabulary_.items()
fit_transformで再度使用せずに、語彙項目を直接取得する方法はありますCountVectorizerか?