从橙色数据挖掘中提取权重和偏差答案

【问题标题】：Extract weights and biases from Orange Data Mining从橙色数据挖掘中提取权重和偏差
【发布时间】：2017-06-15 23:30:14
【问题描述】：

我正在使用 Orange Datamining 在 Iris 数据集上训练模型。我使用随机梯度下降节点进行训练，并希望提取网络的相应权重和偏差。

我对此并不陌生，因此我可能会误认为 SGD 是一个神经网络。是否存在实际上是神经网络的不同节点？我需要我正在从事的项目的确切权重和偏差，我不在乎我是如何得到它们的。我知道有一个 python 接口，但我也找不到那里的权重。

是否有更适合此目标的不同软件套件？我需要能够让训练变得极其简单并能输出权重和偏差的软件

【问题讨论】：

【解决方案1】：

SGD 小部件是Stochastic Gradient Descent from scikit-learn 的 GUI 包装器，它不是神经网络。 Orange 目前不支持神经网络。要获取更简单模型（如逻辑回归）的模型参数，请使用将数据集输入学习器并在数据表中观察系数的工作流程。

【讨论】：