我讀到sklearn中的內建集成方法使用決策樹作爲基分類器。是否可以使用自定義分類?如何在sklearn的合奏分類器中使用自定義分類器?
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A
回答
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如果你的意思是隨機森林類,那麼不,目前這是不可能的。在去年1月的scikit-learn郵件列表上討論了允許其他評估者的選項,但我不相信任何實際的代碼已經出現在討論中。
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我不知道是否有幫助,但你可以很容易堆/使用管道實用工具組合的自定義分類:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/putting_together.html#pipelining
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如果使用sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
,那麼答案是肯定的: scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html 您可以分配base_estimator自己。
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流水線不是整體方法。它們只將一個分類器與一系列預處理步驟組合在一起。 –
是的你是對的。但我的意思是,使用Pipelining和FeatureUnion可以一起使用,在幾行代碼中結合同質或異質模型。例如,斜坡https://github.com/kvh/ramp使用這個原理。 – user1151446