我通常会这样PCA加载：
pca = PCA(n_components=2)
X_t = pca.fit(X).transform(X)
loadings = pca.components_
如果我PCA使用scikit-learn油管跑...
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline(steps=[
('scaling',StandardScaler()),
('pca',PCA(n_components=2))
])
X_t=pipeline.fit_transform(X)
...是否有可能获得装载量？
简单尝试loadings = pipeline.components_失败：
AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'components_'
谢谢！
（也有兴趣coef_从学习管道中提取属性。）
您是否看过以下文档：http : //scikit-learn.org/dev/modules/pipeline.html我觉得很清楚。
更新：在0.21中，您可以仅使用方括号：
pipeline['pca']
或索引
pipeline[1]
有两种方法可以到达管道中的步骤，或者使用索引，也可以使用您提供的字符串名称：
pipeline.named_steps['pca']
pipeline.steps[1][1]
这将为您提供PCA对象，您可以在该对象上获取组件。通过，named_steps您还可以将属性访问与一起使用.，以允许自动补全：
pipe.names_steps.pca。
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