Question

我如何在scikit-learn个二进制分类器中的N中构建一个元分类器，如果任何分类器返回1，该二进制分类器将返回1？

目前我已经尝试过VotingClassifier，但是它缺乏我需要的逻辑，两者都voting等于hard和soft。 Pipeline似乎面向顺序计算

我可以自己编写逻辑，但是我想知道是否内置了什么？

Answer 1

内置选项只有soft和hard投票。如您所提到的，我们可以为此元分类器创建一个自定义函数，该函数基于源代码here的用户OR逻辑。此自定义元分类器也可以适合pipeline。

from sklearn.utils.validation import check_is_fitted
class CustomMetaClassifier(VotingClassifier):
    def predict(self, X):
        """ Predict class labels for X.
        Parameters
        ----------
        X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]
            The input samples.
        Returns
        ----------
        maj : array-like, shape = [n_samples]
            Predicted class labels.
        """

        check_is_fitted(self, 'estimators_')

        maj = np.max(eclf1._predict(X), 1)

        maj = self.le_.inverse_transform(maj)

        return maj

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier
>>> clf1 = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial',
...                           random_state=1)
>>> clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=1)
>>> clf3 = GaussianNB()
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
>>> y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
>>> eclf1 = CustomMetaClassifier(estimators=[
...         ('lr', clf1), ('rf', clf2), ('gnb', clf3)])
>>> eclf1 = eclf1.fit(X, y)
>>> eclf1.predict(X)
array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

scikit-learn中基于“或”逻辑的元分类器

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