python - 如何从线性判别分析中解释变量权重？

Question

我正在研究监督分类。首先，我想找到对区分每个类别具有重要权重的变量。我的代码如下：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA

X = X_train_std[0:1000,:]
y = y_train[0:1000]
target_names = classes

lda = LDA(n_components=2)
X_r2 = lda.fit(X, y).transform(X)

print('explained variance ratio (first two components) with LDA: %s'
  % str(lda.explained_variance_ratio_)) 

结果是：

explained variance ratio (first two components) with LDA: [0.64492115 0.24080238]

然后我试试这个：

lda.covariance_

我得到一个错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-35184940aba0> in <module>
----> 1 lda.covariance_

AttributeError: 'LinearDiscriminantAnalysis' object has no attribute 'covariance_'

你有解决这个问题的想法吗？此外，如果您知道创建一个相关圈，那就太好了！

谢谢你。

Answer 1

您必须在创建 LDA 时指定要存储协方差...

要解决这个问题：

lda = LDA(n_components=2, store_covariance=True)

应该这样做

干杯

编辑：对于相关圈，请参阅Plot a Correlation Circle in Python