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在获得 Lambda 的最佳值后，我正在尝试套索回归，现在问题是，我想获得系数（权重向量），因为我想将它们与岭回归的权重进行比较。

lasso = Lasso(alpha=optimal_lmbda, fit_intercept=True, random_state=1142, max_iter=5000)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test)

在Sklearn中的python中拟合套索回归后如何获得系数（权重向量）？

我在数据框中有一个带有 DatetimeIndex 的时间序列，如下所示：

import pandas as pd
dates= ["2015-10-01 00:00:00",
         "2015-10-01 01:00:00",
         "2015-10-01 02:00:00",
         "2015-10-01 03:00:00",
         "2015-10-01 04:00:00"]
df = pd.DataFrame(index=pd.DatetimeIndex(dates))
df["values"] = range(0,5)

Out[]:
                     values
2015-10-01 00:00:00       0
2015-10-01 01:00:00       1
2015-10-01 02:00:00       2
2015-10-01 03:00:00       3
2015-10-01 04:00:00       4

我想尽可能简单地清理选择看起来像这样的行，基于日期作为关键，例如“2015-10-01 02:00:00”：

Out[]:
                     values
2015-10-01 02:00:00       2

简单地使用索引会导致一个关键错误：

df["2015-10-01 02:00:00"]
Out[]:
KeyError: '2015-10-01 02:00:00'

同样这个：

df.loc[["2015-10-01 02:00:00"]]
Out[]:
KeyError: "None of [['2015-10-01 02:00:00']] are in the [index]"

这些令人惊讶的（？）结果是相同的系列，如下所示：

df.loc["2015-10-01 02:00:00"]
Out[]:
values    2
Name: 2015-10-01 02:00:00, dtype: int32

df.loc["2015-10-01 …