Силовой классификатор для выбора фиксированного количества целей

Question

Если у меня есть набор данных с событиями, в которых каждое событие имеет данные с 1000 возможными элементами, и только 100 являются правильными для каждого события. Как заставить мой классификатор выбрать только 100 для каждого события?

После того, как я запускаю его через свою учебную модель (с 18 функциями и всегда имеет 100 целей/событий, отмеченных как 1), классификатор выбирает где угодно между 60-80 элементами вместо 100. Даже если я даю каждому событию номер события, не помогает.

Я использую метод повышения градиента python sklearn и случайный метод леса.

Answer 1

Просто сделайте это сами. Каждый классификатор в scikit-learn дает вам доступ к решению_функции или pred_proba, обе из которых являются поддержкой для операции прогнозирования (предсказать это просто argmax из них). Таким образом - просто выберите 100 с максимальной поддержкой.