我在Kaggle上尝试机器学习教程
他们运行后得到的输出是：Kaggle输出
这是我的代码：
import pandas as pdpd.set_option('display.max_rows', 5000)pd.set_option('display.max_columns', 500)pd.set_option('display.width', 1000)# Read file from sourcedata = pd.read_csv(r"C:\Users\harsh\Documents\My Dream\Desktop\Machine Learning\melb_data.csv", skiprows=0)data = data.dropna(axis=0)# Column that you want to predict = yy = data.Price# Columns that are inputted into the model to make predictions (dependants)data_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'Lattitude', 'Longtitude']X = data[data_features]from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor# Define model. Specify a number for random_state to ensure same results each rundata_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)# Fit modeldata_model.fit(X, y)我的输出只是
Process finished with exit code 0每当我想在运行区域看到任何输出时，我都必须将函数放在print()中
我的主要问题是：
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如何在PyCharm中获得与Kaggle相同的输出？我是否正确配置了IDE？
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为什么每次显示结果时都需要使用
print()函数？我每次都需要这样做吗？ -
使用
print()时，我得到的输出是：DecisionTreeRegressor(random_state=1)我错过了什么？
我使用的是PyCharm 2019.2.6和Python 3.7配置
回答：
Sklearn不会打印模型参数。你可以用print(data_model.get_params())来打印DecisionTreeRegressor的参数
