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python - scikit-learn 的 BaggingClassifier 和自定义基础估计器的问题：操作数不能一起广播？

问题描述

我正在尝试将自定义分类器与 SciKit-Learn's 一起使用BaggingClassifier，但我遇到了一个我无法确定其来源的错误。我的分类器对象通过check_estimator()了，我对这个fit()函数没有任何问题：

model = ensemble.BaggingClassifier(customEstimator, max_samples=1/n_estimators, n_estimators=n_estimators)
model.fit(trainfeat, trainlabels)
model.predict(testfeat)

这会产生以下错误跟踪。基本估计器本身通过 sigmoid 阈值进行二进制预测。我知道这些值必须对应测试数据，但是我不明白这三个运算符应该是什么？而且，这似乎是错误来自BaggingClassifier，但问题一定来自我，不是吗？

我试图避免为我的整个估算器粘贴代码，但它继承BaseEstimator并且我只编写/重载函数：fit, predict, predict_proba. 我在这方面遗漏了什么吗？

我尝试重塑功能/标签无济于事，甚至没有改变错误。我也试图让我的估算器继承ClassifierMixin，但最终给我带来了许多新问题。

  File "Main_File.py", line 76, in <module>
    model.predict(testfeat)

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\multiclass.py", line 310, in predict
    indices.extend(np.where(_predict_binary(e, X) > thresh)[0])

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\multiclass.py", line 98, in _predict_binary
    score = estimator.predict_proba(X)[:, 1]

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\bagging.py", line 698, in predict_proba
    for i in range(n_jobs))

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1003, in __call__
    if self.dispatch_one_batch(iterator):

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 834, in dispatch_one_batch
    self._dispatch(tasks)

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 753, in _dispatch
    job = self._backend.apply_async(batch, callback=cb)

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 201, in apply_async
    result = ImmediateResult(func)

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 582, in __init__
    self.results = batch()

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 256, in __call__
    for func, args, kwargs in self.items]

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 256, in <listcomp>
    for func, args, kwargs in self.items]

  File "G:\Software\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\bagging.py", line 129, in _parallel_predict_proba
    proba += proba_estimator

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100000,2) (100000,) (100000,2)

标签： pythonscikit-learnvalueerror

解决方案

我想问题出在predict_proba你的customEstimator.

看起来您当前的实现返回的输出带有一个(n_samples, 1)不兼容的维度。确保您的predict_proba输出维度(n_samples, 2)适用于二元分类问题。

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