Примечание
Перейти к концу, чтобы скачать весь пример кода. или запустить этот пример в вашем браузере через JupyterLite или Binder
__sklearn_is_fitted__ как API для разработчиков
Метод __sklearn_is_fitted__ является соглашением, используемым в scikit-learn для проверки, был ли объект-оценщик обучен или нет. Этот метод обычно реализуется в пользовательских классах оценщиков, построенных на базе базовых классов scikit-learn, таких как BaseEstimator или его подклассов.
Разработчики должны использовать check_is_fitted в начале всех методов, кроме fit. Если им нужно настроить или ускорить проверку, они могут реализовать метод __sklearn_is_fitted__, как показано ниже.
В этом примере пользовательский оценщик демонстрирует использование метода __sklearn_is_fitted__ и служебной функции check_is_fitted как API для разработчиков. Метод __sklearn_is_fitted__ проверяет состояние обучения, проверяя наличие атрибута _is_fitted.
Пример пользовательского оценщика, реализующего простой классификатор
Этот фрагмент кода определяет пользовательский класс оценщика под названием CustomEstimator, который расширяет классы BaseEstimator и ClassifierMixin из scikit-learn и демонстрирует использование метода __sklearn_is_fitted__ и служебной функции check_is_fitted.
# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause
from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
from sklearn.utils.validation import check_is_fitted
class CustomEstimator(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def __init__(self, parameter=1):
self.parameter = parameter
def fit(self, X, y):
"""
Fit the estimator to the training data.
"""
self.classes_ = sorted(set(y))
# Custom attribute to track if the estimator is fitted
self._is_fitted = True
return self
def predict(self, X):
"""
Perform Predictions
If the estimator is not fitted, then raise NotFittedError
"""
check_is_fitted(self)
# Perform prediction logic
predictions = [self.classes_[0]] * len(X)
return predictions
def score(self, X, y):
"""
Calculate Score
If the estimator is not fitted, then raise NotFittedError
"""
check_is_fitted(self)
# Perform scoring logic
return 0.5
def __sklearn_is_fitted__(self):
"""
Check fitted status and return a Boolean value.
"""
return hasattr(self, "_is_fitted") and self._is_fitted
Связанные примеры
© 2007–2025 The scikit-learn developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://scikit-learn.org/1.6/auto_examples/developing_estimators/sklearn_is_fitted.html
