なぜScikit GradientBoostingClassifierで最小二乗回帰を使用できないのですか？</p> <pre><code>raise ValueError("``n_classes`` must be 1 for regression") ValueError: ``n_classes`` must be 1 for regression </code></pre> <p>、それは<code>loss='deviance'</code>と完璧に動作します：

Question

は、なぜそれが

GradientBoostingClassifier(loss='ls') 

がで失敗していることだろうか？

私はscipy-learn-0.11とUbuntu 64ビットのscipy-0.11.0rc1を使用しています これはバイナリクラス 'YES' 'NO'でデータセットを分類していました。

Answer 1

これはGradientBoostingClassifierのバグです。それは、分類のための最小二乗損失関数を公開してはならない。代わりに "deviance"ロスト関数を使用してください。

ご迷惑をおかけして申し訳ございません。

PS：分級に実際に最小二乗損失が必要な場合は、私に連絡してください。将来のリリースでこの機能を使用することができます。