我有一个基于“LinearRegression”回归器的“MultiOutputRegressor”。 我用它来预测 X_data 每行的三个输出（如分类器），它们代表三个结果的百分比可能性。
回归器根据 y_data 进行拟合，其中三个标签的总和正确为 100%。
显然，回归器并不真正知道它的三个预测输出应该相加，它只是大致知道它们应该是什么值。
有没有一种方法可以明确告诉回归器，其中一个规则是所有三个预测输出的总和应为 100%？
很快，不会。回归者无法知道这一点。你的问题是一个多类分类问题。您需要使用分类器来解决您的问题。分类器模型预测三个标签的概率。它们的总和将为 1 (100%)。
https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier.html