【文件属性】：
文件名称：MultiOutputRF:为向量扩展随机森林
文件大小：12KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-09 14:35:04
Python
多输出射频
这个类（薄）扩展了向量的 Scikit-Learn 随机森林
标准 sklearn RF 允许以简单的方式一次回归多个输出。 在叶级拆分标量时，RF 会尝试最大化产生的杂质。 当您必须在向量上进行拆分时，这会变得更加棘手，并且 sklearn 实现仅采用所有类的平均杂质。 这可能不如为输出中的每个维度构建单独的模型那样高效——这正是本模块可以帮助您完成的。
此外，此类具有回调，允许您删除不相关的行和列。 您可能希望删除对于一个目标变量来说是很好的示例观察，但对于另一个目标变量来说是坏的、缺失的或不相关的行。 您可能希望针对某些特征动态删除列：因为目标 A 的泄漏信号可能是目标 B 的一个很好的相关信号。
安装
只需使用 pip 即可安装：
pip install -e git+https://github.com/cemoody/MultiOutputRF.git#egg
【文件预览】：
MultiOutputRF-master
----__init__.py(0B)
----LICENSE(18KB)
----setup.py(310B)
----README.md(3KB)
----.ignore(675B)
----MultiOutputRF.py(7KB)
----tests()
--------TestMultiOutputRF.py(621B)