对象在 scikit-learn 中没有属性，我该如何访问它？答案

【问题标题】：Object has no attribute in scikit-learn, how can I access it?对象在 scikit-learn 中没有属性，我该如何访问它？
【发布时间】：2016-01-29 04:08:15
【问题描述】：

我想用scikit的SVC classifier和cross-vlidation的不同参数，所以我尝试了以下：

那么，让我们使用SVC算法：

from sklearn import svm
print('Support vector machine(SVM):   {:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(
            y, stratified_cv(X, y, svm.SVC(kernel='linear')))))

但似乎我无法访问该对象：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-dacd8d429376> in <module>()
      5 
      6 print('Support vector machine(SVM):   {:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(
----> 7             y, stratified_cv(X, y, svm.SVC(kernel='linear')))))
      8 

AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'SVC'

有趣的是，当我尝试这个时：

print('Support vector machine(SVM):   {:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(
            y, stratified_cv(X, y, svm.SVC))))

我明白了：

Support vector machine(SVM):   0.46

会发生什么？...对于上述交叉验证策略的任何想法，如何设置我自己的 SVM 配置？提前谢谢各位！

【问题讨论】：

您是否创建了一个名为 svm 的对象来隐藏 svm 模块？
那么请展示一个独立的例子来说明问题。您发布的代码中未定义变量svm。
在出现错误的情况下，您将stratified_cv 传递给SVC 的输出。在您没有收到错误的情况下，您将传递 stratified_cv 函数 SVC 本身。这是两个非常不同的事情。您的函数使用一种输入而不是另一种输入，这并不奇怪。多想想你在这里有什么。
另外，看看你在引发错误的行上做了多少。为了隔离错误的原因，您需要在不同的行上进行不同的操作。
就目前而言，这个问题应该关闭，因为它有很多复杂的BS，分散了核心问题，这是对函数对象和返回值之间的区别的简单混淆的那个功能。我想说你应该清理掉这里所有无关的scikit 东西，只保留你真正问题的精髓，即“svm.SVC 和svm.SVC(...) 之间有什么区别？”

标签： python python-2.7 object python-3.x machine-learning

【解决方案1】：

你需要一个来自 python 的partial。一般来说，你的函数需要你传递一些可以用clf_class(**kwargs)调用的东西，所以如果你传递一个特定的object（通过clf = SVC(kernel='linear')获得）它将不起作用，因为你尝试这样做

SVC(kernel='linear')(**kwargs) # error!

你想打电话

SVC(kernel='linear', **kwargs)

这样你就可以在 python 中声明偏函数

from functools import partial
linear_svm = partial(svm.SVC, kernel='linear')

现在你可以打电话了

linear_svm(**kwargs)

【讨论】：