È possibile utilizzare un MultiOutputRegressor con diversi hyperparameters per ogni uscita?

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Domanda

Ho bisogno di un scikit-learn composito stimatore per il vettore di obiettivi, ma ho bisogno di definire diversi hyperparameters per ogni destinazione.

Il mio primo istinto è stato quello di definire un MultiOutputRegressor di manichino estimatori, quindi sovrascrivere il estimators_ attributo con il regressori, ma questo non funziona come solo la base stimatore è definito in costruzione; quindi viene copiato su misura.

Ho bisogno di scrivere la mia meta-stimatore di classe, o c'è una soluzione migliore, non sto pensando?

machine-learning python scikit-learn
2021-11-23 17:06:10
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Migliore risposta

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Questo è stato risposto di fuori del sito dal Dr. Lemaitre - non preimballati esiste una soluzione per definire diversi regressori in un unico multi-output regressore, ma un lavoro dignitoso intorno è utilizzare uno dei -CV famiglia di regressori come ElasticNetCV come base stimatore. Questo permetterà a diversi hyperparameters per ogni uscita, assumendo che i parametri possono essere decentemente sintonizzati su ogni istanza di fit.

2021-11-25 16:29:44

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