我有以下pipeline:
from sklearn.pipeline import Pipelinepipeline = Pipeline([ ("kmeans", KMeans(n_clusters=50)), ("log_reg", LogisticRegression()),])pipeline.fit(X_train, y_train)我想访问kmeans的标签（或Kmeans的任何其他指标）。我不知道该怎么做。我尝试过print(kmeans.labels_)甚至print(pipeline.labels_)，但这不起作用，我得到变量未定义的错误。我如何访问pipeline中特定阶段的结果？
回答：
使用scikit-learn的最新版本（0.21.2），你可以使用pipeline的__getitem__来索引步骤。
from sklearn.datasets import samples_generatorfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.pipeline import Pipeline# 生成一些数据来测试X, y = samples_generator.make_classification( n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)pipeline = Pipeline([ ("kmeans", KMeans(n_clusters=50)), ("log_reg", LogisticRegression(solver='lbfgs')),])pipeline.fit(X, y)pipeline['kmeans'].labels_# array([ 2, 42, 40, 38, ...])对于之前的版本，使用pipeline.named_steps['kmeans']
