Es posible el uso de un MultiOutputRegressor con diferentes hyperparameters para cada salida?

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Pregunta

Necesito un scikit-learn compuesto estimador del vector de objetivos, pero la necesito para definir diferentes hyperparameters para cada objetivo.

Mi primer instinto fue la definición de una MultiOutputRegressor de ficticio estimadores, sobrescribir los estimators_ atributo con el que desee regresores, pero esto no funciona ya que sólo el base estimador se define en la construcción; se copiará en la fit.

Necesito escribir mi propio meta-estimador de la clase, o es que hay una solución mejor, no estoy pensando?

machine-learning python scikit-learn
2021-11-23 17:06:10
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Mejor respuesta

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Este fue contestada fuera del sitio por el Dr. Lemaitre - no preenvasados solución existe para definir múltiples y distintos regresores en un único multi-salida regresor, pero un trabajo decente es utilizar uno de los CV de la familia de los regresores como ElasticNetCV como base en el estimador. Esto permitirá a los diferentes hyperparameters para cada salida, suponiendo que los parámetros pueden ser decentemente atentos a cada instancia de fit.

2021-11-25 16:29:44

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