Python 为什么Scikit GradientBoostingClassifier获胜'；我不能用最小二乘回归法吗？

为什么会这样

GradientBoostingClassifier(loss='ls')

在以下情况下失败：

raise ValueError("``n_classes`` must be 1 for regression")
ValueError: ``n_classes`` must be 1 for regression

它与

loss='deviance'

完美配合

我使用的是64位Ubuntu中的scikit-learn-0.11和scipy-0.11.0rc1

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使用二进制类“YES”“NO”对数据集进行分类时发生了这种情况。

这是

GradientBoostingClassifier

中的一个错误。它不应该公开用于分类的最小二乘损失函数。请改用“偏差”损失函数

很抱歉给您带来不便

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PS：如果您确实需要最小二乘损失进行分类，请与我联系，我们可以在未来版本中使用此功能。

因为最小二乘回归用于回归（）而梯度增强分类器用于分类（）？为此打开了一个问题：该问题已在0.12版中修复