scikit-learn - 如何处理 scikit-learn 中每个实体有多个数据的实体？

Question

我有一个基于 SVM 的分类器，可以将一大块数据分类为某些类别。现在，我想将一些实体分类，每个实体都有多个这些数据块，可能使用多数投票或类似的方式将它们分类为相同的类别，然后生成诸如精度/召回/混淆矩阵等报告。

scikit-learn 是否提供了轻松做到这一点的方法？

Answer 1

所有 scikit-learn 模型都期望每个样本都有一个平面特征向量。因此，要处理更结构化的输入（或输出），您将不得不提出自己的包装器。根据您对任务的简洁描述，多数投票方案似乎是一种合理的方法。