Closed MAGLeb closed 3 years ago
Решая задачу классификации, результат предсказания не целые числа.
Это вероятности класса 1. Если нужны метки классов на выходе, то нужно указать output_mode='labels'.
Также хочется обратить внимание на большой LOG при подборе композиций из моделей:
Ну тут большество строчек связаны с какой-то ошибкой при обучении модели с MLPClassifier в составе - судя по всему, ему вместо target приходит None почему-то.
Решая задачу классификации, результат предсказания не целые числа.
Это вероятности класса 1. Если нужны метки классов на выходе, то нужно указать output_mode='labels'.
В interface API вроде бы нет такого параметра.
Для API наверное стоит реализовать классические методы predict - для меток/predict_proba - для вероятностей. Чтобы sklearn-пользователям было привычнее. А внутри уже chain.predict с нужным параметром.
Также хочется обратить внимание на большой LOG при подборе композиций из моделей:
Ну тут большество строчек связаны с какой-то ошибкой при обучении модели с MLPClassifier в составе - судя по всему, ему вместо target приходит None почему-то.
Видимо стоит разобраться почему возникают эти ошибки. И все-таки прошлый вопрос не отпал. Эти ошибки связаны с работой алгоритма и стоит ли их выводить пользователю? Или ограничить вывод параметром verbose.
Да, наверное по умолчанию лучше скрывать, пока не включен verbose.
Подведу итог:
Решая задачу классификации, результат предсказания не целые числа.
Также хочется обратить внимание на большой LOG при подборе композиций из моделей:
Мне кажется некоторые строки не дожны выводиться. Тем более я не ставил параметр verbose. Возможно стоит вынести в отдельный issues