检查 scikit-learn 中的估计器是否具有“适合”方法的最 pythonic 方法是什么？

【问题标题】：What is the most pythonic way to check if an estimator in scikit-learn has a "fit" method?检查 scikit-learn 中的估计器是否具有“适合”方法的最 pythonic 方法是什么？
【发布时间】：2023-01-29 21:42:35
【问题描述】：

检查 fit 方法是否存在的最佳 pythonic 方法是什么通用的机器学习模型知道它的估计量？

【问题讨论】：

你是说'fit' in dir(Lasso)之类的吗？

标签： python-3.x machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

“请求原谅而不是许可”通常被认为是 Pythonic，所以我想这样的方法：

try:
    model.fit(Xdata, ydata)
except AttributeError:
    pass # Code in case model does not have .fit() method

在许多（但不是所有）用例中都是有效的，特别是如果给定估计器的很大一部分来自像 sklearn 这样的包，几乎所有模型都有一个 .fit 方法。

意识到这也会捕获在 .fit() 方法的执行过程中抛出的潜在 AttributeErrors，因此理论上它可以使在执行不佳的模型中抛出的错误更难调试。

【讨论】：