scikit-learn - 添加到管道：多标签分类器预测的修改器

Question

我创建了一个管道，它在最后使用随机森林分类器进行多标签预测。

现在有时所有类的预测都是 0。在这种情况下，我想修改预测，使第一个标签默认为 1。

例如，

• 预测 (0,1,0,0,1,0) 保持 (0,1,0,0,1,0)
• 预测 (0,0,0,0,0,0) 变为 (1,0,0,0,0,0)

在 sklearn 管道中实现这一目标的方法是什么。是否有某种我可以扩展和实现然后添加到管道中的 Prediction-Modifier 类？

所以我想做的就是在完成后修改随机森林分类器的预测。我可以在代码中轻松地做到这一点，但我不知道如何在管道中做到这一点，例如我可以在网格搜索中做到这一点。

标签： scikit-learn

Answer 1

我采取了如下扩展随机森林分类器的方法：

class ModifiedRandomForestClassifier(RandomForestClassifier):
  def predict(self, X):
    y_pred = super().predict(X)
    # default to first class if multi-label prediction is (0,0,...,0)
    y_pred[y_pred.sum(axis=1) == 0, 0] = 1
    return y_pred