你好，麻烦问下机器学习PAI-命令方式训练LR模型，在哪可以查询LR模型训练好的参数呢 PAI -n

pai命令提供下看看，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”

使用PAI命令行进行模型训练时，训练好的模型参数通常会被保存在PAI平台上，可以通过PAI Web控制台或者OSS等云存储服务来获取这些参数。以下是具体步骤：

登录阿里云官网，进入PAI控制台。

在左侧导航栏中选择“项目列表”，进入项目列表页。

找到你的项目，并进入该项目的界面。

选择“数据”标签页，可以看到上传的数据和训练生成的模型。

找到对应的模型名字，单击该名称进入模型详情页。

在模型详情页中，找到模型的输出路径，例如“oss://your-bucket/logistic_regression/output/model/”。这个路径指向了模型参数在OSS上的存储位置。

打开OSS控制台，在对象存储桶中找到对应的文件夹，即可查看训练好的LR模型参数。具体格式可能因实际情况而异。

需要注意的是，某些模型可能无法直接读取参数文件，需要使用相应的工具将其转换为可读取的格式，以方便后续的模型预测和应用。

阿里云机器学习平台是构建在阿里云是构建在阿里云Maxcompute计算平台之上，集数据处理，建模，离线预测，在线预测为一体的机器学习平台。阿里云机器学习封装了阿里巴巴集团内成熟的算法，向机器学习用户提供了更简易的操作体验。

该智能平台主要分为三层：

第一层：web UI界层；

第二层：机器学习算法层；

第三层：Maxcompute平台层。

数据准备阶段，机器学习平台底层支持两种数据源，一种是MaxCompute存储数据，另一种是OSS存储数据。

注意：使用MaxCompute作为存储，建议当数据小于20MB时使用机器学习IDE环境上传，当数据大于20MB时使用命令行工具上传。

开通机器学习PAI，并且创建项目，开通时注意自己选择的地域。

数据准备，进入机器学习平台，单击数据源，创建表。

IDE端上传数据到Maxcompute

OSS上传数据创建新空白数据，

数据准备完成后，单击组件，在工具和数据预处理文件夹下将SQL脚本、类型转换、归一化组件拖到画布中，并拼接成如下实验。

数据可视化，

在机器学习->二分类文件夹下，将逻辑回归二分类组件拖入画布。

在右侧的字段设置页签，将目标列设置为ifhealth，训练特征列选择除目标列以外的全部列，并拼接运行，

在机器学习->评估文件夹下，将二分类评估组件拖入画布。在画布右侧的字段设置页签，将原始标签列列名设置为ifhealth，并连接对应的组件流和数据流。

单击运行。完成后右键单击二分类评估组件，选择查看评估报告，单击图表页签，得到不同参数下训练的LR模型的ROC曲线，如下图所示。

在使用 PAI 命令方式训练 LR 模型后，可以通过以下步骤查询训练好的模型参数：

1. 在训练任务结束后，可以使用 PAI 命令行界面的 remote ls 命令查看模型保存路径。例如，如果模型保存在 OSS 上，则可以使用以下命令列出该 OSS 存储路径下的所有文件：

   pai -name osscmd_public -project algo_public -Dcmd="ls oss://your-bucket/path/to/model"
   

   其中，your-bucket 为您的 OSS 存储桶名，path/to/model 为您训练好的 LR 模型保存路径。

2. 找到保存的模型文件后，可以使用常见的机器学习库（例如 sklearn、PyTorch、TensorFlow 等）加载模型并查询其参数。以 sklearn 为例，您需要执行以下步骤：

   1. 导入 LinearRegression 模型类：

      from sklearn.linear_model import LogisticRegression
      

   2. 实例化一个 LogisticRegression 对象，并从模型文件中加载参数：

      model = LogisticRegression()
      model.coef_ = np.fromfile('/path/to/coef.bin', dtype=np.float32).reshape((-1, 2))
      model.intercept_ = np.fromfile('/path/to/intercept.bin', dtype=np.float32)
      

      其中，/path/to/coef.bin 和 /path/to/intercept.bin 分别为模型参数保存路径下的系数矩阵文件和偏差向量文件。请根据您的实际情况修改这些路径。

   3. 使用 model.coef_ 和 model.intercept_ 属性获取已训练模型的参数，例如系数向量和偏差量等。

需要注意，模型参数的具体格式和存储路径，取决于您训练模型时选择的机器学习库和参数设置。请根据具体情况进行调整。