是否可以在 sklearn 中使用管道对多个分类模型的输出进行平均?
Is it possible to average the output of multiple classification models using pipeline in sklearn?
举个例子,假设有一个随机森林和一个逻辑回归模型接受相同的输入数据,我希望推理结果是这两个模型的概率的平均值。
在这种情况下,是否可以创建一个输出如上所示两个模型的平均概率的管道?
带有 voting="soft"
的 VotingClassifier
可以用于此目的。
举个例子,假设有一个随机森林和一个逻辑回归模型接受相同的输入数据,我希望推理结果是这两个模型的概率的平均值。
在这种情况下,是否可以创建一个输出如上所示两个模型的平均概率的管道?
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可以用于此目的。