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PreFittedSoftVotingRegressor 类

  • 参考

预拟合软投票回归量类。

继承
sklearn.ensemble._voting.VotingRegressor
PreFittedSoftVotingRegressor

构造函数

PreFittedSoftVotingRegressor(estimators, weights=None)

参数

estimators
list
必需

要包括在 PreFittedSoftVotingRegressor 中的模型

weights
ndarray
默认值: None

为每个估算器提供权重

flatten_transform
bool
必需

如果为 True，则转换方法返回矩阵形状（n_samples、n_classifiers）。 如果为 False，则返回（n_classifiers、n_samples、1）。

方法

fit

适用于 PreFittedSoftVotingRegressor 模型的拟合函数。
get_params

返回预拟合软投票回归量模型的参数。
predict

预拟合软投票回归量类的预测函数。
set_params

设置此估算器的参数。

fit

适用于 PreFittedSoftVotingRegressor 模型的拟合函数。

fit(X, y, sample_weight=None)

参数

X
ndarray 或 <xref:scipy.sparse.spmatrix>
必需

输入数据。

y
ndarray
必需

输入目标值。

sample_weight
默认值: None

如果为 None，则样本的权重相等。 仅当所有基础估计值都支持样本权重时，才支持此情况。

get_params

返回预拟合软投票回归量模型的参数。

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（也是估算器）。

返回

参数字典

predict

预拟合软投票回归量类的预测函数。

predict(X)

参数

X
ndarray
必需

输入数据。

返回

预测值的加权平均值。

set_params

设置此估算器的参数。

set_params(**params)

返回

self