我有一段Python代码，用于加载存储的机器学习模型并用新输入进行预测。

mlModel = pickle.load(open('linear_model4.pickle','rb'))request_body = request.body.decode('utf-8')parsed_request = makePredictionInput(json.loads(request_body))rb=json.loads(request_body)print(parsed_request)result = mlModel.predict(parsed_request)

它使用5个输入进行预测。

有没有办法从上面加载的模型中获取斜率和截距，以便我可以构建如下方程：

y = 截距 + 斜率1*变量1 + 斜率2*变量2 + 斜率3*变量4 + .....

回答：

我假设你的模型是一个线性模型，因为你想要重建的方程是这样的。mlModel.coef_ 应该就是你想要的。请参考这里的示例。

mlModel.intercept_ 是截距。

coef_ 的顺序与训练数据的顺序相同。例如，如果age 是训练数据中的第三列，那么age 的系数就是mlModel.coef_ 中的第三个元素。

在你的案例中，你只是在进行预测，但我假设你知道你试图预测的数据列的含义。这应该与你的训练数据中的顺序相同。