実装する必要がある新しいデシジョン ツリー アンサンブル回帰メソッド アルゴリズムがあり、可能であれば Python ベースの scikit-learn パッケージが提供するインフラストラクチャ上に構築したいと考えています。新しいタイプの基本決定木と、それらを組み合わせてアンサンブル回帰予測を行う新しい方法を作成したいと考えています。
scikit-learn のドキュメントは、拡張ではなく使用法に焦点を当てています。既存のアンサンブル メソッドのコードを見てきましたが、かなり微妙な Python-fu が使用されているため、どこから始めればよいかわかりません。カスタムクラスで scikit を拡張する方法を説明するドキュメントを知っている人はいますか? または、この種の単純な拡張の例はありますか? (任意のモジュール上にある可能性があります。アンサンブルである必要はありません。)
ありがとう。