SKL学习GLM分类

Question

有没有一种方法可以实现一个广义线性模型来解决sklearn中的分类问题？因为没有一个分类类，所以我想对回归结果应用一个sigmoid函数。使用sklearn有没有简单的方法

我已经尝试过叠加，但是StackingClassifier不支持回归器作为估计量

glm = TweedieRegressor()
logit = LogisticRegression(penalty = 'none')

GLM_logistic = StackingClassifier(estimators = [('glm', glm)], final_estimator = logit)

GLM_logistic.fit(X, y)

这给

ValueError: The estimator TweedieRegressor should be a classifier.

Answer 1

我找到了一种强迫它的方法：

glm = TweedieRegressor()
glm._estimator_type = 'classifier'
logit = LogisticRegression()

GLM_logistic = StackingClassifier(estimators = [('glm', glm)], final_estimator = logit)

如果有人对如何改进此解决方案有想法，请留下答案