是否可以在sklearn.ensemble中使用不同的分類器？

我一直在學習sklearn.ensemble，例如， clf =AdaBoostClassifier(svm.LinearSVC(),n_estimators=10,max_samples=0.1,)是否可以在sklearn.ensemble中使用不同的分類器？

我的問題是我是否可以使用不同的分類爲base_estimator，因爲base_estimator只能接受一個Object，如果我想使用LogisticRegression()繼續進行分類的實例是被LinearSVC()錯誤分類，我該怎麼辦？這可能嗎？

2014-11-24 allenwang

AdaBoostClassifier只能訓練均勻估計量。 scikit-learn不支持培訓異構合奏。你可能想看看pyensemble。

2014-11-24 10:42:19 ogrisel

感謝您的回答。你的意思是scikit-learn不支持訓練異構的東西？我已閱讀[pyensemble]（https://github.com/dclambert/pyensemble）。但我是這個領域的新手。你能告訴我一些示例代碼嗎？ – allenwang 2014-11-24 11:48:19

是的，我的意思是「scikit-learn不支持訓練異構合奏」，正如我已經寫過的那樣。你也可以繼承AdaBoostClassifier並重寫它的fit方法來代替你想做的事情。 – ogrisel 2014-11-28 16:01:03

謝謝你的回答。由於我是scikit的新手，實際上我不知道如何重寫'AdaBoostClassifier'中的'fit'方法。請給我看一些可以給我一些啓發的示例代碼嗎？ – allenwang 2014-11-30 13:10:25

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