Scikitを使用する複数の予測のパイプラインを構築する方法を学ぶ

Question

お互いに依存する2つの分類子を作成しました。だから、私の問題は3クラスの分類で、第1の分類器に依存して、第2の分類子が関与しているかどうかは分かりません。たとえば、クラスが0,1,2の場合を考えてみましょう。私は0 & 1/2を区別するためにバイナリクラシファイアを構築しました。次に、別のバイナリクラシファイアをビルドして、クラス1を区別しました。& 2.これで、classifer1の結果をclassifer2のフィードにします。私はそれらを順番に適用する関数を書くことができますが、scikitでこれを行うより良い方法はありますか？私はパイプラインが助けると思ったが、それはこのシナリオではない。

Answer 1

私たちは、ユーザーがScikit-Learnオブジェクトのような複雑なグラフのようなチェーンを定義できるようにするPipeline拡張PipeGraphを開発しました。特に、私はそれがこの問題に取り組むことができると信じています。サンプルギャラリーはhttps://mcasl.github.io/PipeGraph/auto_examples/index.html でご覧になれます。例番号4は、あなたのスタディケースに示唆的な分類子の組み合わせを示しています。