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Understanding predict_proba von MultiOutputClassifier
Ich folge diesem Beispiel auf der Website von scikit-learn, um eine Multi-Output-Klassifizierung mit einem Random Forest-Modell durchzuführen. from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import shuffle import numpy as np X, y1 = make_classification(n_samples=5, n_features=5, n_informative=2, n_classes=2, random_state=1) y2 = shuffle(y1, random_state=1) Y …