关于autogluon和线性模型问题

关于autuogluon，我记得可以从autogluon中调用逻辑回归模型或者别的模型，请问该如何从autogluon包中调用？
逻辑回归模型带有.coef_这个指令,为什么我以逻辑回归作为元学习器输出的stacking框架却没有.coef_指令？
还有那些模型带有.coef_?

“Devil组”引证GPT后的撰写：

  • Autogluon是一个自动化机器学习框架，可以用于快速训练和调整多种机器学习模型。使用Autogluon可以很容易地从训练数据中自动选择最佳模型，并使用该模型进行预测。如果你想从Autogluon中调用逻辑回归模型或其他模型，可以使用以下步骤：

-安装Autogluon

首先，需要在本地计算机或服务器上安装Autogluon。可以使用pip安装Autogluon：

pip install autogluon
  • 加载模型

Autogluon提供了一个load函数，可以用于加载保存的模型。例如，要加载一个逻辑回归模型，可以使用以下代码：



from autogluon.tabular import TabularPredictor

predictor = TabularPredictor.load('path/to/model')

其中，'path/to/model'是要加载的模型的路径。这里假设已经训练并保存了一个逻辑回归模型。

  • 使用模型进行预测

加载模型后，可以使用predict函数对新数据进行预测。例如，要对一组新数据进行预测，可以使用以下代码：


test_data = pd.read_csv('path/to/test/data.csv')
predictions = predictor.predict(test_data)

其中，'path/to/test/data.csv'是包含测试数据的CSV文件的路径。predict函数将返回一个数组，其中包含对每个测试样本的预测结果。

  • 至于为什么在元学习器输出的stacking框架中逻辑回归模型没有.coef_属性，可能是因为该模型在训练过程中没有使用这个属性，或者在保存模型时没有包含这个属性。需要注意的是，不是所有的机器学习模型都具有coef_属性。例如，线性回归和逻辑回归都具有该属性，而决策树和随机森林等模型则没有。