Базовый оценщик

classsklearn.base.BaseEstimator[source]

Базовый класс для всех оценщиков в scikit-learn.

Наследование от этого класса предоставляет стандартные реализации:

• установки и получения параметров, используемых GridSearchCV и аналогичными функциями;
• текстового и HTML-представления, отображаемого в терминалах и IDE;
• сериализации оценщика;
• валидации параметров;
• валидации данных;
• валидации имён признаков.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Примечания

Все оценщики должны указывать все параметры, которые могут быть заданы на уровне класса, в их __init__ в качестве явных ключевых аргументов (без *args или **kwargs).

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator
>>> class MyEstimator(BaseEstimator):
...     def __init__(self, *, param=1):
...         self.param = param
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.is_fitted_ = True
...         return self
...     def predict(self, X):
...         return np.full(shape=X.shape[0], fill_value=self.param)
>>> estimator = MyEstimator(param=2)
>>> estimator.get_params()
{'param': 2}
>>> X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 0, 1])
>>> estimator.fit(X, y).predict(X)
array([2, 2, 2])
>>> estimator.set_params(param=3).fit(X, y).predict(X)
array([3, 3, 3])

get_metadata_routing()[source]

Получение маршрутизации метаданных для данного объекта.

Пожалуйста, ознакомьтесь с Руководством пользователя по работе механизма маршрутизации.

Возвращает:

routingMetadataRequest

Объект MetadataRequest, содержащий информацию о маршрутизации.

get_params(deep=True)[source]

Получение параметров для данного оценщика.

Параметры:

deepbool, по умолчанию=True

Если True, вернёт параметры для данного оценщика и вложенных под-объектов, являющихся оценщиками.

Возвращает:

paramsdict

Имена параметров, сопоставленные со значениями.

set_params(**params)[source]

Устанавливает параметры для данного оценщика.

Метод работает как с простыми оценщиками, так и с вложенными объектами (такими как Pipeline). Последние имеют параметры вида <component>__<parameter>, что позволяет обновлять каждый компонент вложенного объекта.

Параметры:

**paramsdict

Параметры оценщика.

Возвращает:

selfэкземпляр оценщика

Экземпляр оценщика.

Примеры из галереи

Индуктивное кластерирование

__sklearn_is_fitted__ как API для разработчиков

Маршрутизация метаданных

Приближённые ближайшие соседи в TSNE