EnsembleWrapper 类

合并预测的多个管道的包装器。

继承

sklearn.base.BaseEstimator

EnsembleWrapper

sklearn.base.ClassifierMixin

EnsembleWrapper

构造函数

EnsembleWrapper(models=None, clf=None, weights=None, task='classification', **kwargs)

参数

models

默认值: None

clf

默认值: None

weights

默认值: None

task

默认值: classification

方法

compute_valid_predictions	返回形状的概率数组 [num_samples，num_classes，num_models]。
fit	EnsembleWrapper 的拟合函数。
get_ensemble_predictions	合并 compute_valid_predictions 中的概率数组。 概率合并到一个形状数组 [num_samples, num_classes]。
get_params	返回集成包装模型的参数。
predict	EnsembleWrapper 模型的预测函数。
predict_proba	EnsembleWrapper 模型的 X 的预测类概率。
predict_regression	预测 EnsembleWrapper 模型的 X 的回归结果。

compute_valid_predictions

返回形状的概率数组 [num_samples，num_classes，num_models]。

static compute_valid_predictions(models, X, model_file_name_format=None, num_scores=None, splits=None)

参数

models

必需

X

必需

model_file_name_format

默认值: None

num_scores

默认值: None

splits

默认值: None

fit

EnsembleWrapper 的拟合函数。

fit(X, y)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

y

ndarray

必需

输入目标值。

get_ensemble_predictions

合并 compute_valid_predictions 中的概率数组。

概率合并到一个形状数组 [num_samples, num_classes]。

static get_ensemble_predictions(preds, weights=None, task='classification')

参数

preds

必需

weights

默认值: None

task

默认值: classification

get_params

返回集成包装模型的参数。

get_params(deep=True)

参数

deep

bool

默认值: True

如果为 True，则返回此估算器的参数和包含的子对象（即估算器）。

返回

集成包装模型的参数。

predict

EnsembleWrapper 模型的预测函数。

predict(X)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

返回

来自 EnsembleWrapper 模型的预测值。

predict_proba

EnsembleWrapper 模型的 X 的预测类概率。

predict_proba(X)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

返回

来自 EnsembleWrapper 模型的预测概率值。

predict_regression

预测 EnsembleWrapper 模型的 X 的回归结果。

predict_regression(X)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

返回

来自 EnsembleWrapper 模型的预测概率值。