详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:class LGBMMultiOutputRegressor(MultiOutputRegressor): def fit(self, X, y, eval_set=None, **fit_params): self.estimators_ = [clone(self.estimator) for _ in range(y.shape[1])] for i, estimator in enumerate(self.estimators_): if eval_set: fit_params['eval_set'] = [(eval_set[0], eval_set[1][:, i])] estimator.fit(X, y[:, i], **fit_params) return self
时间: 2024-03-11 22:45:32 浏览: 21
这段代码定义了一个名为 LGBMMultiOutputRegressor 的类,它继承了 MultiOutputRegressor 类。
1. `class LGBMMultiOutputRegressor(MultiOutputRegressor):`
定义 LGBMMultiOutputRegressor 类,并继承 MultiOutputRegressor 类。
2. `def fit(self, X, y, eval_set=None, **fit_params):`
定义 fit 方法,该方法接受四个参数:X,y,eval_set 和 **fit_params。
3. `self.estimators_ = [clone(self.estimator) for _ in range(y.shape[1])]`
创建一个由多个模型组成的列表 self.estimators_,列表中的模型数目等于 y 的列数。这里使用了列表推导式,通过 clone 函数复制父类中的 estimator 属性,使每个模型都是独立的。
4. `for i, estimator in enumerate(self.estimators_):`
使用 enumerate 函数遍历 self.estimators_ 列表,其中 i 是每个模型的索引,estimator 是每个模型的实例。
5. `if eval_set: fit_params['eval_set'] = [(eval_set[0], eval_set[1][:, i])]`
如果 eval_set 存在,则将 eval_set 中的验证集分别传递给每个模型的 fit_params 参数。由于每个模型只需要与 y 的对应列相对应的验证集,所以通过 eval_set[1][:, i] 来获取。
6. `estimator.fit(X, y[:, i], **fit_params)`
调用每个模型的 fit 方法,传入 X 和 y 的对应列以及 fit_params 参数。
7. `return self`
返回类的实例本身,以便可以使用链式方法调用。