我希望使用Python SciKit库设置多输出决策树。然而，我面临的问题是，它不是一个简单的"n_outputs"分类。一些样本有3个输出，一些有4个，一些有5个。我不确定向图书馆传达这个信息的最佳方式是什么。
我正在考虑使用最大输出数量并具有"无输出"分类。因此，如果我训练一个集，其中每个样本被强制为5个输出，任何最初只有3个分类的样本将通过添加"无输出"分类而更改为5。
你觉得这样行吗?有没有其他的方法来做一个多输出决策树与可变数量的输出?
听起来您正在尝试进行多标签分类，而不是多输出分类。多标签可以很容易地通过提供一个指示向量来完成，该指示向量表示每个样本和每个类是否在类中，所以你得到一个大小为(n_samples, n_classes)的二进制数组(0表示不在类中，1表示在类中)。
查看多标签文档，看看它是否适合您的用例。