输出数量可变的Python Scikit决策树

Question

我正在寻找使用Python SciKit库设置多输出决策树的方法。 但是，我面临的问题是这不是一个简单的“ n_outputs”分类。 一些样本将有3个输出，一些有4个，有5个。我不确定将其传达给库的最佳方法是什么。

我正在考虑使用最大数量的输出并具有“无输出”分类。 因此，如果我训练一个将每个样本强制转换为5个输出的集合，那么原来只有3个分类的任何样本都将通过添加“无输出”分类而更改为5个。

您认为这样行得通吗？ 还有其他方法来制作输出数量可变的多输出决策树吗？

Answer 1

听起来您正在尝试进行多标签分类，而不是多输出分类。 通过提供一个指示符向量可以很容易地实现多标签，该指示符向量针对每个样本和每个类别，说明它们是否在类别中，因此您将得到一个大小为二进制的数组（非类别为0，类别为1） （n_samples，n_classes）。

查看多标签文档 ，看看是否适合您的用例。