我有一个包含大量预测变量的数据集，我想用它们来预测一些输出变量。但是，我要预测的一些事情是分类的，而另一些则是连续的；我想预测的事情不是独立的。例如，scikit-learn 是否可以混合分类器和回归器，以便我可以预测和解开这些变量？ （我目前正在研究梯度提升分类器/回归器，但可能有更好的选择。）
【问题讨论】：
标签： python machine-learning scikit-learn
您当然可以使用 One Hot Encoding 或 Dummy Variable Encoding 将标签转换为数字。有关所有详细信息，请参阅下面的链接。
https://codefires.com/how-convert-categorical-data-numerical-data-python/
顺便说一句，随机森林是一种流行的机器学习模型，通常用于分类任务，这在许多学术论文、Kaggle 竞赛和博客文章中都可以看到。除了分类，随机森林还可以用于回归任务。随机森林的非线性特性可以使它比线性算法更有优势，使其成为一个很好的选择。但是，重要的是要了解您的数据并记住随机森林无法外推。它只能做出先前观察到的标签的平均值的预测。从这个意义上说，它与 KNN 非常相似。换句话说，在回归问题中，随机森林可以做出的预测范围受训练数据中最高和最低标签的限制。在训练和预测输入的范围和/或分布不同的情况下，这种行为会成为问题。这称为协变量偏移，大多数模型都难以处理，尤其是随机森林，因为它无法外推。
https://towardsdatascience.com/a-limitation-of-random-forest-regression-db8ed7419e9f
https://stackabuse.com/random-forest-algorithm-with-python-and-scikit-learn
最后，Scikit-learn 使用 numpy 矩阵作为其模型的输入。因此，所有特征都变成了事实上的数字（如果你有分类特征，你需要将它们转换为数字）。
【讨论】：
我认为没有内置方式。 ClassifierChain 和 RegressorChain 允许您在以后的预测中使用较早的预测作为特征，但正如名称所示，它们假定分类或回归。我想到了两个选项：
手动将它们修补在一起以完成您想做的事情。例如，使用 ClassifierChain 仅使用独立特征预测每个分类目标，然后将这些预测添加到数据集，然后再使用数字目标训练 RegressorChain。
使用这些类作为定义自定义估算器的基础。在这种情况下，您可能主要关注它们的共同父类_BaseChain。不幸的是，这也使用了一个 estimator 属性，而您需要（至少）两个，一个分类器和一个回归器。
【讨论】：