sklearnの組み込みアンサンブルメソッドは、デシジョンツリーをベース分類子として使用することを読んでいます。カスタム分類子を代わりに使用できますか?sklearnのアンサンブル分類器でカスタム分類子を使用するにはどうすればよいですか?
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A
答えて
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ランダムなフォレストクラスを意味する場合は、いいえ、これは現在できません。他の見積もりを許可するオプションは、昨年1月にscikit-learnメーリングリストで議論されましたが、実際のコードがその議論から出てきたとは思いません。
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ことができますかどうかは知りませんが、非常に簡単にパイプラインユーティリティを使用してカスタム分類を組み合わせる/スタックすることができます:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/putting_together.html#pipelining
3
あなたがsklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
を使用する場合は、答えはイエスである:あなたが割り当てることができます scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html あなた自身base_estimator。
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パイプラインはアンサンブルメソッドではありません。それらは、単一の分類器と一連の前処理ステップとを組み合わせるだけである。 –
はい、あなたは正しいです。しかし、私が意味していたのは、PipeliningとFeatureUnionを使用することで、数行のコードで均質モデルまたは異種モデルを組み合わせることができるということです。ランプhttps://github.com/kvh/rampではこの原則を例として使用しています。 – user1151446