Полиномиальная регрессия хребта: как получить параметры для найденного уравнения ⇐ Python

[Anonymous]

Я использовал Sklearn для регрессии полиномиального хребта. Используя поиск в сетке, я доволен результатами. Теперь я хотел бы сделать его как простое полиномиальное уравнение для запуска в небольшом модуле Python. Функция Sklearn возвращает параметр степени и альфа. Последний просто устанавливает регуляризацию для обучения. Первый рассказывает мне максимальную степень полученного уравнения. Но каковы параметры уравнения, которое он нашел? Я ожидаю, что уравнение будет от формы Ax^3 + BX^2 + CX + D, так что же такое A, B, C, D?from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso, SGDRegressor
.
.
.
# === 4. Polynomial Ridge ===
poly_pipe = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('poly', PolynomialFeatures()),
('ridge', Ridge())
])
poly_params = {
'poly__degree': [2, 3],
'ridge__alpha': [0.01, 0.1, 1]
}
evaluate_model('Polynomial Ridge', poly_pipe, poly_params, is_linear=False)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... tion-found