ロジスティック回帰で重みベクトルを取得するにはどうすればよいですか？
X機能マトリックスとyラベルマトリックスがあり、バイナリロジスティック回帰を使用して、マトリックスXフィーチャーとYラベルマトリックスを指定して重みベクトルwを取得する方法を教えてください。 Sklean内でこれをどのように達成するかについて、私は少し混乱しています。
どうすれば問題を解決できますか？
私が正しく理解しているなら、あなたは探しています coef_属性 ：
lr = LogisticRegression(C=1e5)
lr.fit(X, Y)
print(lr.coef_) # returns a matrix of weights (coefficients)
coef_属性の形状：（# of classes、# of features）
インターセプト（別名バイアス）列も必要な場合は、これを使用します。
np.hstack((clf.intercept_[:,None], clf.coef_))
これにより、形状の配列が得られます：（n_classes、n_features + 1）