sklearn GLM分类答案

【问题标题】：sklearn GLM classificiationsklearn GLM分类
【发布时间】：2021-07-06 18:14:14
【问题描述】：

有没有办法实现一个广义线性模型来解决 sklearn 中的分类问题？由于没有分类类，我想将 sigmoid 函数应用于回归结果。 sklearn 有没有简单的方法？

我尝试过堆叠，但 StackingClassifier 不支持将回归器作为估计器。

glm = TweedieRegressor()
logit = LogisticRegression(penalty = 'none')

GLM_logistic = StackingClassifier(estimators = [('glm', glm)], final_estimator = logit)

GLM_logistic.fit(X, y)

这给了

ValueError: The estimator TweedieRegressor should be a classifier.

【问题讨论】：

可能会为目标数据创建分箱并使用分类器来预测这些分箱。

标签： python machine-learning scikit-learn classification glm

【解决方案1】：

我找到了强制它的方法：

glm = TweedieRegressor()
glm._estimator_type = 'classifier'
logit = LogisticRegression()

GLM_logistic = StackingClassifier(estimators = [('glm', glm)], final_estimator = logit)

如果有人知道如何改进此解决方案，请留下答案。

【讨论】：