我使用xgboost、randomforest(sklearn)、svm(sklearn)和mlpclassifier(sklearn)作为分类器。 我想为多标签类设置这些模型。 如何设置?
import xgboost as xgb from sklearn.svm import SVC from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier xgb.XGBClassifier() SVC() MLPClassifier() RandomForestClassifier()
我认为你不需要为xgboost、random forest和mlp做任何额外的事情。对于svc,您可以使用onevsrestClassifier(linearsvc()),然后您只需使用您提到的算法进行培训,并根据预测值对其进行调整,以获得最佳结果。
您提到的这些算法都不局限于二进制分类问题。它们可以用于多分类问题,就像对二进制分类一样,通过调用 model.fit(x_train,y_train) .
model.fit(x_train,y_train)
