python - Scikit GradientBoostingClassifier で最小二乗回帰を使用できないのはなぜですか?

Question

なぜそれができるのですか

GradientBoostingClassifier(loss='ls')

次のエラーで失敗します:

raise ValueError("``n_classes`` must be 1 for regression")
ValueError: ``n_classes`` must be 1 for regression

それは完璧に動作しloss='deviance'ますか？

Ubuntu 64ビットでscipy-0.11.0rc1でscikit-learn-0.11を使用していますこれは、バイナリクラス「YES」「NO」でデータセットを分類するときに発生しました。

Answer 1

これは のバグですGradientBoostingClassifier。分類のために最小二乗損失関数を公開するべきではありません。代わりに「逸脱」損失関数を使用してください。

ご不便をおかけして申し訳ございません。

PS: 分類に最小二乗損失が本当に必要な場合は、私に連絡してください。将来のリリースでこの機能に取り組むことができます。