क्या यह संभव है का उपयोग करने के लिए एक MultiOutputRegressor के साथ अलग अलग hyperparameters प्रत्येक उत्पादन के लिए?

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सवाल

मैं की जरूरत है एक scikit-learn समग्र अनुमानक वेक्टर के लिए लक्ष्य है, लेकिन मैं को परिभाषित करने की जरूरत अलग-अलग hyperparameters प्रत्येक लक्ष्य के लिए.

मेरा पहला वृत्ति था को परिभाषित करने के लिए एक MultiOutputRegressor डमी के estimators, तो अधिलेखित estimators_ विशेषता के साथ वांछित regressors, लेकिन यह काम नहीं करता है के रूप में केवल आधार अनुमानक परिभाषित किया गया है पर निर्माण, यह तो नकल पर फिट है ।

मैं लिखने के लिए मेरे अपने मेटा-अनुमानक वर्ग, या वहाँ है एक बेहतर समाधान के लिए मैं नहीं कर रहा हूँ के बारे में सोच?

machine-learning python scikit-learn
2021-11-23 17:06:10
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सबसे अच्छा जवाब

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यह था जवाब दिया-साइट के द्वारा डॉ Lemaitre - कोई prepacked समाधान मौजूद है परिभाषित करने के लिए कई अलग अलग regressors में एक एकल बहु-उत्पादन regressor, लेकिन एक सभ्य काम के आसपास है करने के लिए से एक का उपयोग करें -सीवी परिवार के regressors के रूप में इस तरह ElasticNetCV एक आधार के रूप में अनुमानक. यह अनुमति देगा अलग अलग hyperparameters प्रत्येक उत्पादन के लिए, मान पैरामीटर हो सकता है शालीनता से देखते प्रत्येक पर उदाहरण के fit.

2021-11-25 16:29:44

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