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在机器学习中，“coef” 通常是指模型的系数（coefficients）。这些系数用于线性模型（如线性回归或逻辑回归）中的特征权重。
在 Scikit-Learn 中，训练完模型后，您可以通过访问模型对象的 “coef_” 属性来获取这些系数。具体的属性名称可能会因模型类型而异，但通常以下划线结尾（例如，“coef_”、“feature_importances_” 等）。
以下是一个示例，展示如何获取线性回归模型的系数：
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建并训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 获取系数 coefficients = model.coef_ # 打印系数 print(coefficients) 请注意，上述示例中的 “X” 和 “y” 分别代表输入特征和目标变量。您需要将其替换为您实际使用的数据。
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