检查来自 sklearn.ensemble 的模型是否已适合数据

Question

检查RandomForestClassifier对象是否已适合数据。 我可以从sklearn.exceptions NotFittedError有更好的方法吗？ 总的来说，我们不能在 Python 中依靠错误捕捉良好实践吗？

Answer 1

检查 sklearn 估计器的最佳方法可能是check_is_fitted实用程序函数，尽管这也会在失败时引发NotFittedError 。 文档页面。 该函数主要寻找以下划线结尾的“拟合属性”，所以如果你想专门检查RandomForestClassifier ，也许你应该只检查hasattr(model, "estimators_") ？

至于 try-except'ing 是否是 Pythonic，请参见在 Python 中使用 'try' 与 'if'和Better to 'try' something and catch the exception or test if it's possible first to avoid an exception？ .