scikit-learn - scikit-learn でエンティティごとに複数のデータを持つエンティティを処理するにはどうすればよいですか?

Question

データのチャンクをいくつかのカテゴリに分類する SVM ベースの分類子があります。ここで、それぞれがこれらのデータの複数のチャンクを持ついくつかのエンティティを、多数決などを使用して同じカテゴリに分類し、精度/再現率/混同マトリックスなどのレポートを作成したいと考えています。

scikit-learn はそれを簡単に行う方法を提供していますか?

Answer 1

すべての scikit-learn モデルは、サンプルごとにフラットな特徴ベクトルを想定しています。そのため、より構造化された入力 (または出力) を処理するには、独自のラッパーを作成する必要があります。あなたのタスクの簡潔な説明に基づいて、多数決方式が合理的なアプローチであると思われます。