我有一些包含用户名及其各自性别的数据。例如，我的数据列表中的一个条目可能如下所示：｛用户："abc123"，性别："M"｝
对于每个用户名，我还会得到一袋文本、图像和附加到每个用户名的位置，尽管用户没有必要至少附加一个文本、一个图像和一个位置。
对于每个数据源，我可以将它们转换为特征向量，然后将其输入分类器。然后，我可以通过10倍交叉验证来确认分类器是否有效。
我想把所有分类器的一些输出组合起来，这样我就可以把它们输入到元分类器中，希望能提高准确性。
问题是，由于数据是不完整的，我不能简单地将每个数据源生成的所有向量组合起来，并将它们输入到一个分类器中。一些用户可能没有图像数据，或者其他用户可能没有位置数据。
我目前的想法是使用每个分类器为每个用户获得一些类别概率集，比如从每个数据源的分类器中获得[男性：0.75，女性：0.25]，乘以所有类别的值，并使用最高值作为程序的预测类别。
因此，如果我为每个数据源（文本、图像、位置）有一个分类器，那么我总共有3个分类器。即使某些用户缺少一两个数据源，我仍然可以获得这些用户的类别概率集。
scikit learn是否有任何算法可以输出用户是某个性别的概率权重，而不仅仅是对其进行分类？
或者有其他算法可以满足我的需求吗？
谢谢你浏览我的文字墙！
我认为您可以在这里使用"天真贝叶斯"分类器。在这种情况下，类（M或F）概率是项的乘积，每个可用的特征集有一个项，您只需忽略（从乘积中排除）任何缺失的特征集。
理由如下。假设特征集是X1、X2、X3。每一个都是一个特征向量。朴素贝叶斯假设是，在给定类的情况下，特征集是独立的，即P（X1，X2，X3|C）=P（X1|C）P（X2|C）P（X3|C。（记住，这只是一个简化的假设，可能是真的，也可能不是真的！）当所有特征集都存在时，后验类概率仅为P（C|X1，X2，X3）=P（X1，X2、X3|C）P（C）/Z=P（X1|C）P（X2|C）普（X3|C。因此，为了利用这个公式，你需要为每个特征集建立一个密度模型；如果这种方法对你有意义，我们可以讨论密度模型。
现在，如果缺少一个功能集（比如X3）怎么办？这意味着我们需要计算P（C|X1，X2）=P（X1，X2|C）P（C）/Z。但请注意，P（X1-X2|C）=积分P（X1X2，X3|C）dX3=积分P。注意积分P（X3|C）dX3=1，因此P（X1，X2|C）=P（X1|C）P（X2|C