我有一个多输出回归问题输入特征和输出。输出具有复杂的非线性相关结构。
我想使用随机森林进行回归。据我所知,用于回归的随机森林仅适用于单个输出,因此我必须训练随机森林 - 每个输出一个。这忽略了它们的相关性。
是否存在考虑输出相关性的随机森林扩展?可能类似于多任务学习的高斯过程回归。
我有一个多输出回归问题输入特征和输出。输出具有复杂的非线性相关结构。
我想使用随机森林进行回归。据我所知,用于回归的随机森林仅适用于单个输出,因此我必须训练随机森林 - 每个输出一个。这忽略了它们的相关性。
是否存在考虑输出相关性的随机森林扩展?可能类似于多任务学习的高斯过程回归。
这是一个使用面部识别进行的多输出回归问题的示例。它还包括一个编码示例,它应该让您开始使用您的方法。http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_multioutput_face_completion.html
有一个专门为此而设计的新包(未经个人测试)