我有一个如下所示的样本数据框。我希望使用X=df.filter(regex='x_')构建一个基准模型来预测y_combined：
df = pd.DataFrame({ 'x_1':[0.1,0.2,0.1,0], 'x_2':[0.5,0.1,0.3,0.4], 'x_3':[0.2,0.1,0.6,0.1], 'x_4':[0,0.5,0.2,0.3], 'y_1': [0, 1, 1, 0], 'y_2': [0, 0, 1, 0], 'y_3': [0, 1, 0, 1], 'y_combined': [np.array([0, 0, 0]), np.array([1, 0, 1]), np.array([1, 1, 0]), np.array([0, 0, 1])]})
我对构建基准模型还不太熟悉。为了获得y_predicted，我应该如何指定DummyClassifer()模型并使用strategy="constant"？或者应该使用其他策略吗？
例如，如果y_predicted = [1,1,1]，那么我将通过获取y_combined和y_predicted之间的平均质心来查看预测模型的表现如何。
回答：
在你希望使用strategy='constant'设置的DummyClassifier来构建一个多标签分类问题的基准模型的前提下，我将回答你的问题，其中输出等于df的y_combined。在这种情况下，以下代码将有效：
from sklearn.dummy import DummyClassifierimport numpy as npimport pandas as pdX = pd.DataFrame({ 'x_1': [0.1,0.2,0.1,0], 'x_2': [0.5,0.1,0.3,0.4], 'x_3': [0.2,0.1,0.6,0.1], 'x_4': [0,0.5,0.2,0.3]})y = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0], [0, 0, 1]])clf = DummyClassifier(strategy='constant', constant=np.array([1, 1, 1]))clf.fit(X, y)请注意，当你使用strategy='constant'时，你还必须通过DummyClassifier的constant=...参数声明应该预测的常数值。你会发现基准模型现在将始终预测指定的常数值，无论输入如何：
y_pred = clf.predict(X)print(y_pred)# output[[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]由于你还询问了其他策略，你基本上可以选择DummyClassifier文档中提到的任何策略。所有策略都有一个共同的行为，如用户指南中所述：
请注意，使用所有这些策略时，预测方法完全忽略输入数据！
