¿Por qué Scikit GradientBoostingClassifier no me deja usar la regresión de mínimos cuadrados?

Question

Por qué podría ser que

GradientBoostingClassifier(loss='ls') 

falla con:

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

y funciona perfectamente con loss='deviance'?

Estoy usando scikit-learn-0.11 con scipy-0.11.0rc1 en Ubuntu 64 bits Esto sucedió clasificando un conjunto de datos con la clase binaria 'SÍ' 'NO'.

Answer 1

Esto es un error en GradientBoostingClassifier. No debe exponer la función de pérdida de mínimos cuadrados para la clasificación. Utilice la función de pérdida "desviación" en su lugar.

Disculpe las molestias causadas.

PD: Si realmente necesita una pérdida mínima al cuadrado para la clasificación, contácteme y podremos trabajar en esta característica para una futura versión.