멀티레이블.... MultiOutputClassifier

sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier

: 다중 출력 데이터 분류가능

Multi target classification, 다중 대상 분류

기본적으로 다중 대상 분류를 지원하지 않는 분류기를 확장하기 위한 전략.

 

Parameters(파라미터)

estimator - estimator object : 모델 객체 넣기

n_jobs - int or None, optional (default=None) : 병렬로 실행할 작업 수. 

from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier

classifier = MultiOutputClassifier([estimator NAME], n_jobs=n)

 

Attributes(속성)

classes_ - ndarray of shape (n_classes,) : 클래스 레이블로, 값의 모양을 뜻함.

[array([-1,  0,  1], dtype=int64),
 array([-1,  0,  1], dtype=int64),
 array([-1,  0,  1], dtype=int64),
 array([-1,  0,  1], dtype=int64),
 array([0, 1], dtype=int64),
 array([0, 1], dtype=int64),
 array([0, 1], dtype=int64)]

estimators_ - list of n_output estimators : 모델이 무엇인지.

[KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10),
 KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)]

n_features_in_ - int : feature 수

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feature_names_in_ : ndarray of shape (n_features_in_,) : fit 중에 표시되는 feature의 이름.

 

 

 

 

 

출처 및 참고 : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier.html