例如 VotingClassifier需要一个估计器列表，但在我的例子中，不同的估计器已经为训练数据集生成了结果(以每个可能标签的概率形式，例如 [0.8, 0.2, 0.0, 0.0])作为结果数据集。有没有办法使用它来代替实际的分类器？
最佳答案
如果您已经计算了概率，那么您可以使用简单的等效 numpy 代码。请注意，您需要将示例推广到具有许多预测的情况:)
import numpy as np
class_1 = [0.5, 0.4, 0.1, 0.0]
class_2 = [0.0, 0.4, 0.6, 0.0]
class_3 = [0.5, 0.4, 0.05, 0.05]
class_combined = np.array([class_1, class_2, class_3])
class_combined
# VotingClassifier(voting='hard')
hard_voting = np_matrix.argmax(axis=1)
hard = np.bincount(voting).argmax()
0
# VotingClassifier(voting='soft')
soft_sum = class_combined.sum(axis=0)
soft = soft_sum.argmax()
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关于python - 使用结果数据而不是分类器的 Sklearn 集成模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51521351/