Случайный классификатор с использованием фиктивного классификатора sklearn

Question

Случайный классификатор с использованием фиктивного классификатора sklearn

1

Используя DummyClassifier в Sklearn, параметр стратегии принимает разные значения, как описано здесь в документации.

один из них является однородным.

"uniform": генерирует прогнозы равномерно случайным образом.

В чем смысл: "генерирует прогнозы равномерно"? есть ли разница, чем предсказать классы, используя совершенно случайный путь, например. используя numpy. случайный метод для создания списка прогнозов?

Я не нашел ни одного ресурса, описывающего эту стратегию.

Minion 14 окт. 2018, в 13:25

Источник

Теги:

python

scikit-learn

1 ответ

Ещё вопросы

Romain Reboulleau · Answer 1 · 2018-10-14T08-04-00.000Z

uniform вариант будет иметь тенденцию прогнозировать одинаковое количество случаев в каждом классе. Он отличается от stratified варианта, например, который учитывает популяции классов в учебном образце.

Если вы хотите взглянуть на исходный код, перейдите на github: github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/… Там вы обнаружите, что они делают именно то, что вы предполагаете, предсказывая случайный список предсказаний из данных классов без использования каких-либо предварительных знаний об их распределении.