我使用了LinearSVC进行分类，我使用列转换器对数值和分类数据进行了预处理，然后使用了管道。我使用GridSearchCV来获取模型的最佳参数，这些参数后来被放入管道中，如你所见。我已经进行了拟合、测试并获得了分数，但我想知道最重要的特征系数。

到目前为止，我尝试过使用”clf.coef_”，因为在管道中分类器步骤被命名为clf，但得到的信息说clf未定义。我还尝试了gridf.coef_，pipefinal.steps[1].coef_，但都没有成功。因此，在这方面任何帮助都将非常感激。谢谢。

preprocessing=ColumnTransformer([('hot',OneHotEncoder(),categ),('scale',StandardScaler(),num)],n_jobs=-1)pipefinal=Pipeline([('pre',preprocessing),('clf',LinearSVC(max_iter=100000,C=0.1))])gridf=GridSearchCV(pipefinal,param_grid={},cv=10)gridf.fit(X_train,y_train)gridf.score(X_val,y_val)

回答：

GridSearchCV会在你调用fit()方法后通过其best_estimator_属性提供最佳估计器。由于你的估计器是一个Pipeline对象，你需要进一步索引它以访问分类器。然后，你可以访问其coef_属性。在你的情况下，应该是：

gridf.best_estimator_['clf'].coef_