如何从OrangeML模型获取Scikit学习模型输出？

Question

我希望在Orange模型（例如Orange Tree Classifier）上应用python库，但是该库仅接受scikit-learn模型。有没有办法在Scikit-Learn树分类器中转换我的Orange Tree分类器，包括在Orange管道中使用Python脚本？我知道Orange ML模型是建立在scikit学习库上的，因此它们在理论上应该是可转换的。

提前谢谢！ 马丁

Answer 1

大多数Orange模型都是基于Scikit-Learns的分类器构建的，而TreeLearner不是。但是，橙色中有SklTreeLearner，它包装了Scikit中的DecisionTreeClassifier。如果要使Scikit模型脱离橙色模型，请使用此模型。这是一个示例：

from Orange.classification import SklTreeLearner
from Orange.data import Table

learner = SklTreeLearner()
model = learner(Table("iris"))  # train model on Iris data
skl_model = model.skl_model  # get skl model

相同的原理也可以用于包装Scikit模型的其他模型-LogisticRegression，RandomForest，...

为了以可视化的橙色训练模型，可以选择使用Python脚本小部件获取skl_model。您将学习者连接到Python脚本小部件，如下面的屏幕快照所示。将Model个学习者的输出连接到Python Script小部件上的Classifier输入很重要。然后在Python脚本小部件中使用以下代码获取Skl模型。

skl_model = in_classifier.skl_model

注意：您可以从除Tree学习者之外的任何学习者那里获取skl_learner。