能否将适用于sklearn的EasyEnsembleClassifier用于回归任务？

• EasyEnsembleClassifier仅适用于分类任务，无法直接应用于回归任务。
• 它是imbalanced-learn库中专门为分类场景设计的集成算法，核心逻辑是通过对少数类过采样、多数类欠采样生成多个平衡训练子集，再训练多个分类器集成，整个流程都是围绕离散类别标签设计的，完全不兼容回归任务的连续型目标变量。
• 如果需要处理不平衡回归问题，可以使用该库中针对回归场景的工具，比如BalancedRandomForestRegressor，或者搭配RandomOverSampler、RandomUnderSampler这类支持回归任务的采样器来构建解决方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者There