装袋分类器

Question

在一个两类分类问题中，在Python中使用标准的袋子分类器时，有没有什么方法来选择要选择的正和负训练实例的数量？

logreg = BaggingClassifier(linear_model.LogisticRegression(C=1e3),max_samples=1, max_features=1);

有时，打包算法只选择正样本，并且代码会给出运行时错误。

Answer 1

查看源代码(https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/51a765a/sklearn/ensemble/bagging.py#L361)，没有办法做到这一点。

但是我注意到你使用1(一个整数值)作为max_samples和max_features。使用这个值，您就意味着打包应该只使用每个估计器的一个特征。如果你想让它使用所有的功能，你必须使用1.0。

也许这就是给你带来麻烦的原因。