python - 使用 Python 使用自变量对一组值进行预测或分类

Question

我有一个这样的数据集:

y1 | y2 | y3 | x1 | x2 | x3 | x4 | ..... xn|
1  | 0  | 0  | 1  | 1  | 0  | 1  | ..... 1 |
1  | 0  | 1  | 1  | 0  | 0  | 0  | ..... 0 |
1  | 1  | 0  | 0  | 1  | 1  | 1  | ..... 0 |

使用上述数据，我有自变量 x1、x2 ... xn 和因变量 y1、y2、y3。我想运行一些(机器学习)算法，它不仅可以对一个因变量进行分类，还可以对一组因变量进行分类。一种方法是针对每个因变量逐一学习模型，但这可能太耗时，因为最初我有超过 50 个因变量。对于可以更快地为我完成此操作的算法有什么建议吗？谢谢。

Answer 1

来自官方scikit-learn documentation :

Multioutput classification support can be added to any classifier with MultiOutputClassifier. This strategy consists of fitting one classifier per target. This allows multiple target variable classifications. The purpose of this class is to extend estimators to be able to estimate a series of target functions (f1,f2,f3...,fn) that are trained on a single X predictor matrix to predict a series of reponses (y1,y2,y3...,yn).

所以你可以使用这个奇妙的库来为你完成工作:)