使用 sklearn 虚拟分类器的随机分类器

【问题标题】：Random classifier using sklearn dummy classifier使用 sklearn 虚拟分类器的随机分类器
【发布时间】：2018-10-14 18:54:04
【问题描述】：

在 Sklearn 中使用 DummyClassifier，策略参数采用不同的值，如文档中的 here 所述。

其中一个是统一的。

“uniform”：随机均匀地生成预测。

“均匀地生成预测”是什么意思？与使用完全随机的方式预测类有什么不同，例如。使用 numpy。随机方法生成预测列表？

我没有找到任何资源来描述这个策略。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

uniform 选项倾向于预测每个类别中相同数量的案例。例如，它不同于 stratified 选项，后者考虑了训练样本中的类群。

【讨论】：

如果您想查看源代码，请访问 github：github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/… 在那里您会发现，它们完全按照您的假设进行，预测来自给定类的随机预测列表而不使用有关其分布的任何先验知识。