Question

我想通过函数参数指定要使用的预测方法。像这样：

frame = cv2.resize(frame, None, fx=0.5, fy=0.5)

通过折衷from sklearn.linear_model import LinearRegression def Process(data_y_train, data_x_train, data_x_test, model=LinearRegression, predict_method=predict): model_fit = model().fit(data_x_train, data_y_train) predicted_values = model_fit.predict_method(data_x_test) return predicted_values传递模型函数（例如，LinearRegression，LogisticRegression）效果很好，但是我很难通过参数model传递预测方法（例如，predict，predict_proba）。 / p>

当我指定predict_method时，出现错误“名称'predict'未定义”。如果我指定predict_method=predict，则会收到一条错误消息，提示“ LinearRegression”对象没有属性“ predict_function”。

每this discussion，我也尝试过

predict_method=LinearRegression.predict

但是在这里我得到一个错误：没有名为LinearRegression的模块。

谢谢您的帮助！

Answer 1

我注意到在您的代码中，您没有使用在代码中任何地方传递的predict_method参数，因此我认为您编写的内容并不是您要尝试做的事情。 / p>

当前，在您的代码中，您正在将函数model().fit(data_x_train, data_y_train)的输出存储在变量model_fit中，然后调用该变量的predict_method属性。如果上述方法仍然无效，则必须是错误的出处。

我怀疑您想要要做的事情如下：

def Process(data_y_train, data_x_train, data_x_test,
            model=LinearRegression, predict_method=LinearRegression.predict):
    model_instance = model() # create an instance of the class stored in the variable 'model'
    model_instance.fit(data_x_train, data_y_train) # run the function 'fit' belonging to that instance
    predicted_values = predict_method(model_instance,data_x_test) # run the method stored in the variable 'predict_method' - you have to pass the instance the method belongs to in the first parameter
    return predicted_values

更多信息：

LinearRegression是一个类。它定义了一堆方法，等等。
要创建该类的实例，您必须执行类似inst = LinearRegression()的操作。变量inst现在是类LinearRegression
LinearRegression.predict是 instance方法的示例。这意味着它需要一个实例来运行（在这种情况下，可以将其视为“进行操作”）
因此，我可以直接致电inst.predict(x,y,z)，但不能直接致电LinearRegression.predict(x,y,z)。
如果要调用LinearRegression.predict，则必须在第一个参数中传递实例：LinearRegression.predict(inst,x,y,z)

关于您随后尝试的操作：在这种情况下，从包含函数名称的字符串中调用函数不是必需的，只会增加开销，因此这可能不是正确的方法：）

希望这会有所帮助。

通过预测方法作为函数参数

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