Python：'GridSearchCV‘对象没有'coef_’属性

GridSearchCV是scikit-learn库中的一个模型调优工具，用于通过交叉验证来选择模型的最佳超参数。它可以自动地遍历给定的参数组合，并返回最佳参数组合所对应的模型。

'coef_'属性是用于获取模型的系数的属性，但是在GridSearchCV对象中并没有'coef_'属性。这是因为GridSearchCV对象本身并不是一个模型，而是一个用于模型调优的工具。它通过交叉验证来评估模型的性能，而不会返回具体的模型对象。

如果想要获取最佳模型的系数，可以在GridSearchCV对象找到最佳参数组合后，使用这些参数重新训练模型，并获取模型对象。然后通过模型对象的'coef_'属性来获取模型的系数。

以下是一个示例代码，展示了如何使用GridSearchCV来调优模型，并获取最佳模型的系数：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X, y)

# 获取最佳模型的系数
best_model = grid_search.best_estimator_
coefficients = best_model.coef_

在这个示例中，我们使用LogisticRegression作为模型，并定义了一个参数网格，包含了不同的正则化参数C的取值。然后，我们创建了一个GridSearchCV对象，并使用交叉验证来搜索最佳参数组合。最后，通过'best_estimator_'属性获取最佳模型对象，并使用'coef_'属性获取模型的系数。

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