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Scikit-learn中怎么实现自定义估计器

小亿
91
2024-05-10 18:40:58
栏目: 编程语言

在Scikit-learn中,要实现自定义的估计器,可以创建一个类并继承自BaseEstimator类。然后在类中实现以下方法:

  1. __init__():初始化方法,用于设置估计器的超参数。
  2. fit():用于训练模型,接受训练数据作为输入。
  3. predict():用于预测数据,接受测试数据作为输入。
  4. score():用于评估模型性能。

下面是一个简单的自定义估计器示例:

from sklearn.base import BaseEstimator

class MyEstimator(BaseEstimator):
    
    def __init__(self, param1=1, param2='default'):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2
        
    def fit(self, X, y):
        # 训练模型的代码
        pass
    
    def predict(self, X):
        # 预测数据的代码
        pass
    
    def score(self, X, y):
        # 评估模型性能的代码
        pass

通过实现以上方法,就可以创建一个自定义的估计器。在使用时,可以像使用其他Scikit-learn提供的估计器一样使用它:

my_estimator = MyEstimator(param1=2, param2='custom')
my_estimator.fit(X_train, y_train)
predictions = my_estimator.predict(X_test)
score = my_estimator.score(X_test, y_test)

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