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我有两个输入作为我的自变量，我想根据它预测 3 个因变量。

我的 3 个因变量是 2 个多类别类，1 个是连续值。下面是我的目标变量。

typeid_encoded, reporttype_encoded,log_count

typeid_encoded并且reporttype_encoded是分类类型，其中每个变量至少有 5 个不同的类别。

log_count是连续变量。

我用谷歌搜索了很多，我发现只是使用两种不同的模型。但我找不到任何这样做的例子。请发布一些示例，以便对我有所帮助？

或者是否有任何其他使用神经网络的方法可以在一个模型中进行？

我需要一个使用 sci-kit learn 的示例。提前致谢！

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没有任何东西是sklearn为此而设计的，但是你可以使用一些小技巧来制作这样的分类器。

请注意，这些不一定适合您的问题，很难猜测什么对您的数据有用。

我首先想到的两个是 Knn 和随机森林，但你基本上可以调整任何多输出回归算法来做这些事情。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# Create some data to look like yours
n_samples = 100
n_features = 5

X = np.random.random((n_samples, n_features))
y_classifcation = np.random.random((n_samples, 2)).round()
y_regression = np.random.random((n_samples))

y = np.hstack((y_classifcation, y_regression[:, np.newaxis]))

现在我有一个包含两个二进制变量和一个连续变量的数据集

从 Knn 开始，你也可以这样做，KNeighborsRegressor但我觉得这更好地说明了解决方案

# use an odd number to prevent tie-breaks
nn = NearestNeighbors(n_neighbors=5)
nn.fit(X, y)

idxs = nn.kneighbors(X, return_distance=False)
# take the average of the nearest neighbours to get the predictions
y_pred = y[idxs].mean(axis=1)
# all predictions will be continous so just round the continous ones
y_pred[:, 2] = y_pred[:, 2].round()

现在我们y_pred是分类和回归的预测向量。所以现在让我们看一个随机森林。

# use an odd number of trees to prevent predictions of 0.5
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=11)
rf.fit(X, y)
y_pred = rf.predict(X)

# all predictions will be continous so just round the continous ones
y_pred[:, 2] = y_pred[:, 2].round()

我会说这些“黑客”是相当合理的，因为它们与这些算法的分类设置的工作方式相差不远。

如果你有一个热编码的多类问题，那么不要像我上面所做的那样将概率四舍五入到二进制类，你需要选择概率最高的类。你可以很简单地使用这样的东西来做到这一点

n_classes_class1 = 3
n_classes_class2 = 4
y_pred_class1 = np.argmax(y_pred[:, :n_classes_class1], axis=1)
y_pred_class2 = np.argmax(y_pred[:, n_classes_class1:-1], axis=1)
于 2018-03-27T12:49:00.763 回答