The XGBClassifier or classes from which it inherits use `_get_tags` and `_more_tags`. Please define the `__sklearn_tags__
时间: 2025-06-05 10:15:49 浏览: 8
### 定义 XGBClassifier 中的 `__sklearn_tags__` 方法
为了确保 `XGBClassifier` 及其继承类能够与 scikit-learn 具有良好的兼容性,特别是支持 `_get_tags()` 和 `_more_tags()` 调用,可以通过定义 `__sklearn_tags__` 属性来实现这一点。
#### 实现方式
通过覆盖基类中的 `_more_tags` 或者直接定义静态属性的方式可以完成此操作。下面是一个具体的例子:
```python
from xgboost import XGBClassifier as BaseXGBClassifier
import numpy as np
class CustomXGBClassifier(BaseXGBClassifier):
@classmethod
def _more_tags(cls):
tags = super()._more_tags()
custom_tags = {
'allow_nan': True,
'_skip_test': False, # 如果测试环境不完全适用可设为True
'non_deterministic': False,
'requires_fit': True,
'multioutput': False,
'stateless': False,
'poor_score': False,
'no_validation': False,
'binary_only': False,
'preserves_dtype[]': [np.float64],
'min_samples_split': 2,
'min_impurity_decrease': 0.0,
'pairwise': False,
'requires_positive_X': False,
'requires_positive_y': False,
'X_types': ['2darray'],
'y_types': ['continuous', 'multiclass']
}
updated_tags = {**tags, **custom_tags}
return updated_tags
```
在这个自定义分类器中,除了调用了父类的方法外还额外指定了若干标签用于描述模型特性[^1]。
对于某些特定需求来说可能还需要调整这些参数的具体取值;另外需要注意的是并非所有的键都是必需的,可以根据实际情况增减。
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