sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor 上的文档声明它实现了一种扩展回归量的策略,这些回归量本身不支持多目标回归。
我很想知道:哪些原生支持多目标回归?(和/或我怎样才能知道?)
基于这篇文章,我假设:
ExtraTreesRegressor
KNeighborsRegressor
LinearRegression
RidgeCV
都支持这个?(除非我感到困惑并且“多输出估计器”与“原生支持多目标回归的回归器”不同;我是新手!)
sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor 上的文档声明它实现了一种扩展回归量的策略,这些回归量本身不支持多目标回归。
我很想知道:哪些原生支持多目标回归?(和/或我怎样才能知道?)
基于这篇文章,我假设:
ExtraTreesRegressor
KNeighborsRegressor
LinearRegression
RidgeCV
都支持这个?(除非我感到困惑并且“多输出估计器”与“原生支持多目标回归的回归器”不同;我是新手!)
在 scikit-learn 中有一个MultiOutputMixin
类。因此,您可以检查估算器是否继承自该估算器。
或者,您可以使用估算器标签并检查是否{'multioutput': True}
包含在估算器的标签中。