sklearn의 앙상블 분류기에서 맞춤 분류 기준을 사용하는 방법은 무엇인가요?

Question

sklearn의 내장 앙상블 메소드가 의사 결정 트리를 기본 분류 자로 사용한다는 것을 읽었습니다. 대신 맞춤 분류 기준을 사용할 수 있습니까?

Answer 1

임의의 포리스트 클래스를 의미하는 경우 아니오, 현재로서는 불가능합니다. 지난 해 1 월 scikit-learn 메일 링리스트에서 다른 평가자를 허용하는 옵션이 논의되었지만 실제 코드가 그 토론에서 나왔다고는 생각하지 않습니다.

Answer 2

도움이된다면 나도 몰라,하지만 당신은 아주 쉽게 파이프 라인 유틸리티를 사용하여 사용자 정의 분류를 결합/쌓을 수 : http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/putting_together.html#pipelining

Answer 3

당신이 sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier를 사용하는 경우, 대답은 '예 : 는 scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html 당신은 할당 할 수 있습니다를 직접 base_estimator.