scikit-learn 準拠の予測モデルのつくりかた - nykergoto’s blog

機械学習で色々やっていると、いろいろなモデルを複合したアンサンブルモデルなど、自分で新しい予測モデルを作りたい場合があります。 その場合自分でいちから作り上げても良いのですが、そうやって作ったモデルは、たとえば scikit-learn のパラメータ最適化モジュールである GridSearch や RandomSearch を利用することができなくて、少々不便です。 この際に scikit-learn の定義にしたがってモデルを定義すればうまく連携がとれて効率的です。以下では scikit-learn 準拠の予測モデルをどうやって作ればよいか、その際の注意点や推奨事項を取り上げます。 参考 Creating your own estimator in scikit-learn http://danielhnyk.cz/creating-your-own-estimator-scikit-l

[zou3dazou]

"__init__ で呼ばれるすべての引数は初期値を持たなくてはいけません。/BaseEstimator と同時にそれも継承することが推奨されています。/Mixin は継承することで初めて機能を提供できるクラスを指しています"