我需要一個scikit-learn向量目標的復合估計器，但我需要為每個目標定義不同的超引數。
我的第一直覺是定義一個MultiOutputRegressor虛擬估計量，然后estimators_用所需的回歸量覆寫該屬性，但這不起作用，因為只有基本估計量是在構造時定義的；然后在適合時復制它。
我是否需要撰寫自己的元估計器類，或者是否有我沒有想到的更好的解決方案？
uj5u.com熱心網友回復：
Lemaitre 博士在場外回答了這個問題——不存在將多個不同的回歸器定義為單個多輸出回歸器的預打包解決方案，但一個不錯的解決方法是使用 -CV 系列回歸器之一，例如ElasticNetCV作為基估計量。這將允許每個輸出使用不同的超引數，假設引數可以在 的每個實體上進行適當調整fit。
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