如何列出所有支持 predict_proba() 的 scikit-learn 分类器
How to list all scikit-learn classifiers that support predict_proba()
我需要所有支持 predict_proba()
方法的 scikit-learn 分类器的列表。由于文档没有提供获取该信息的简单方法,如何以编程方式获取该信息?
from sklearn.utils.testing import all_estimators
estimators = all_estimators()
for name, class_ in estimators:
if hasattr(class_, 'predict_proba'):
print(name)
您还可以使用 CalibratedClassifierCV 将任何分类器变成具有 predict_proba
.
的分类器
之前有人在 SO 上问过这个问题,但我找不到,所以请原谅你重复了 ;)
AdaBoost 分类器
装袋分类器
贝叶斯高斯混合
伯努利NB
CalibratedClassifierCV
补充NB
决策树分类器
ExtraTreeClassifier
ExtraTreesClassifier
高斯混合
高斯NB
高斯过程分类器
GradientBoostingClassifier
KNeighborsClassifier
标签传播
标签传播
线性判别分析
逻辑回归
LogisticRegressionCV
MLP分类器
多项NB
NuSVC
二次判别分析
随机森林分类器
SGDClassifier
SVC
_BinaryGaussianProcessClassifierLaplace
_ConstantPredictor
那些面临在新版本的 sklearn 中找不到 all_estimators 模块的人。请尝试以下
import sklearn
estimators = sklearn.utils.all_estimators(type_filter=None)
for name, class_ in estimators:
if hasattr(class_, 'predict_proba'):
print(name)
Output:
AdaBoostClassifier
BaggingClassifier
BayesianGaussianMixture
BernoulliNB
CalibratedClassifierCV
CategoricalNB
ClassifierChain
ComplementNB
DecisionTreeClassifier
DummyClassifier
ExtraTreeClassifier
ExtraTreesClassifier
GaussianMixture
GaussianNB
GaussianProcessClassifier
GradientBoostingClassifier
GridSearchCV
HalvingGridSearchCV
HalvingRandomSearchCV
HistGradientBoostingClassifier
KNeighborsClassifier
LabelPropagation
LabelSpreading
LinearDiscriminantAnalysis
LogisticRegression
LogisticRegressionCV
MLPClassifier
MultiOutputClassifier
MultinomialNB
NuSVC
OneVsRestClassifier
Pipeline
QuadraticDiscriminantAnalysis
RFE
RFECV
RadiusNeighborsClassifier
RandomForestClassifier
RandomizedSearchCV
SGDClassifier
SVC
SelfTrainingClassifier
StackingClassifier
VotingClassifier
如果您对特定类型的估计器(比如分类器)感兴趣,您可以选择:
导入sklearn
估计量 = sklearn.utils.all_estimators(type_filter="分类器")
对于名称,估算器中的 class_:
如果不是 hasattr(class_, 'predict_proba'):
打印(姓名)
我需要所有支持 predict_proba()
方法的 scikit-learn 分类器的列表。由于文档没有提供获取该信息的简单方法,如何以编程方式获取该信息?
from sklearn.utils.testing import all_estimators
estimators = all_estimators()
for name, class_ in estimators:
if hasattr(class_, 'predict_proba'):
print(name)
您还可以使用 CalibratedClassifierCV 将任何分类器变成具有 predict_proba
.
之前有人在 SO 上问过这个问题,但我找不到,所以请原谅你重复了 ;)
AdaBoost 分类器
装袋分类器
贝叶斯高斯混合
伯努利NB
CalibratedClassifierCV
补充NB
决策树分类器
ExtraTreeClassifier
ExtraTreesClassifier
高斯混合
高斯NB
高斯过程分类器
GradientBoostingClassifier
KNeighborsClassifier
标签传播
标签传播
线性判别分析
逻辑回归
LogisticRegressionCV
MLP分类器
多项NB
NuSVC
二次判别分析
随机森林分类器
SGDClassifier
SVC
_BinaryGaussianProcessClassifierLaplace
_ConstantPredictor
那些面临在新版本的 sklearn 中找不到 all_estimators 模块的人。请尝试以下
import sklearn
estimators = sklearn.utils.all_estimators(type_filter=None)
for name, class_ in estimators:
if hasattr(class_, 'predict_proba'):
print(name)
Output:
AdaBoostClassifier
BaggingClassifier
BayesianGaussianMixture
BernoulliNB
CalibratedClassifierCV
CategoricalNB
ClassifierChain
ComplementNB
DecisionTreeClassifier
DummyClassifier
ExtraTreeClassifier
ExtraTreesClassifier
GaussianMixture
GaussianNB
GaussianProcessClassifier
GradientBoostingClassifier
GridSearchCV
HalvingGridSearchCV
HalvingRandomSearchCV
HistGradientBoostingClassifier
KNeighborsClassifier
LabelPropagation
LabelSpreading
LinearDiscriminantAnalysis
LogisticRegression
LogisticRegressionCV
MLPClassifier
MultiOutputClassifier
MultinomialNB
NuSVC
OneVsRestClassifier
Pipeline
QuadraticDiscriminantAnalysis
RFE
RFECV
RadiusNeighborsClassifier
RandomForestClassifier
RandomizedSearchCV
SGDClassifier
SVC
SelfTrainingClassifier
StackingClassifier
VotingClassifier
如果您对特定类型的估计器(比如分类器)感兴趣,您可以选择:
导入sklearn 估计量 = sklearn.utils.all_estimators(type_filter="分类器") 对于名称,估算器中的 class_: 如果不是 hasattr(class_, 'predict_proba'): 打印(姓名)