sktime中的功能重要性或模型摘要

Question

我正在浏览sktime包的文档。有一件事我找不到，那就是特征重要性(我们可以从sklearn模型中获得(或模型摘要(就像我们从statsmodels中获得的一样(。这是不是还没有实施？

这个功能似乎是为AutoETS或AutoARIMA这样的模型实现的。

from matplotlib import pyplot as plt
from sktime.datasets import load_airline
from sktime.forecasting.model_selection import temporal_train_test_split
from sktime.forecasting.base import ForecastingHorizon
y = load_airline()
y_train,y_test = temporal_train_test_split(y)
fh = ForecastingHorizon(y_test.index, is_relative=False)
from sktime.forecasting.ets import AutoETS
model = AutoETS(trend='add',seasonal='mul',sp=12)
model.fit(y_train,fh=y_test.index)
model.summary()

我想知道这些摘要是否可以从ForecastingPipeline这样的实例中访问。

Answer 1

好的，我自己解决了。我真的很高兴有这个功能！

ForecastingPipeline的源代码表明该类的实例具有属性steps_-它在管道中保存模型的拟合实例。

from sktime.forecasting.compose import ForecastingPipeline
model = ForecastingPipeline(steps=[
("forecaster", AutoETS(sp=1))])
model.fit(y_train)
model.steps_[-1][1].summary() # model.steps[-1][1].summary() would throw an error

model.steps_的输出为[('forecaster', AutoETS())](如前面所述，AutoETS((在这种情况下已经安装(。