config_context

sklearn.config_context(*, assume_finite=None, working_memory=None, print_changed_only=None, display=None, pairwise_dist_chunk_size=None, enable_cython_pairwise_dist=None, array_api_dispatch=None, transform_output=None, enable_metadata_routing=None, skip_parameter_validation=None)[source]

Менеджер контекста для глобальной конфигурации scikit-learn.

Параметры:

assume_finitebool, по умолчанию=None

Если True, валидация на конечность будет пропущена, что сэкономит время, но может привести к потенциальным сбоям. Если False, валидация на конечность будет выполнена, чтобы избежать ошибок. Если None, существующее значение не изменится. Значение по умолчанию — False.

working_memoryint, по умолчанию=None

Если задано, scikit-learn попытается ограничить размер временных массивов этим количеством МБ (на задание при распараллеливании), часто экономя и время вычислений, и память при дорогостоящих операциях, которые можно выполнять частями. Если None, существующее значение не изменится. Значение по умолчанию — 1024.

print_changed_onlybool, по умолчанию=None

Если True, при выводе оценщика будут выведены только параметры, которые были установлены в отличные от значений по умолчанию. Например, print(SVC()) при True выведет только 'SVC()', но при False выведет 'SVC(C=1.0, cache_size=200, …)' со всеми неизменёнными параметрами. Если None, существующее значение не изменится. Значение по умолчанию — True.

Изменено в версии 0.23: Значение по умолчанию изменено с False на True.

display{‘text’, ‘diagram’}, по умолчанию=None

Если ‘diagram’, оценщики будут отображаться в виде диаграммы в контексте Jupyter lab или ноутбука. Если ‘text’, оценщики будут отображаться в виде текста. Если None, существующее значение не изменится. Значение по умолчанию — ‘diagram’.

Добавлен в версии 0.23.

pairwise_dist_chunk_sizeint, по умолчанию=None

Количество векторов строк на блок для ускоренного бекенда вычисления парных расстояний. Значение по умолчанию — 256 (подходит для кэшей и архитектур большинства современных ноутбуков).

Предназначено для более простого тестирования и оценки производительности внутренних компонентов scikit-learn. От пользователей не ожидается, что они будут настраивать это значение.

Добавлен в версии 1.1.

enable_cython_pairwise_distbool, по умолчанию=None

Использовать ускоренный бекенд вычисления парных расстояний, когда это возможно. Глобальное значение по умолчанию: True.

Предназначено для более простого тестирования и оценки производительности внутренних компонентов scikit-learn. От пользователей не ожидается, что они будут настраивать это значение.

Добавлен в версии 1.1.

array_api_dispatchbool, по умолчанию=None

Использовать Array API диспатчинг, когда входные данные следуют стандарту Array API. Значение по умолчанию — False.

См. Руководство пользователя для получения более подробной информации.

Добавлен в версии 1.2.

transform_outputstr, по умолчанию=None

Настройка вывода transform и fit_transform.

См. Введение в API set_output для примера использования API.

• "default": Формат вывода трансформатора по умолчанию
• "pandas": Вывод в DataFrame
• "polars": Вывод в Polars
• None: Настройка преобразования не изменяется

Добавлен в версии 1.2.

Добавлен в версии 1.4: Опция "polars" была добавлена.

enable_metadata_routingbool, по умолчанию=None

Включить маршрутизацию метаданных. По умолчанию эта функция отключена.

См. руководство пользователя по маршрутизации метаданных для получения более подробной информации.

• True: Маршрутизация метаданных включена
• False: Маршрутизация метаданных отключена, используется старый синтаксис.
• None: Конфигурация не изменена

Добавлен в версии 1.3.

skip_parameter_validationbool, по умолчанию=None

Если True, отключить валидацию типов и значений гиперпараметров в методе fit оценщиков и для аргументов, переданных в общедоступные вспомогательные функции. Это может сэкономить время в некоторых ситуациях, но может привести к ошибкам низкого уровня и исключениям с запутанными сообщениями об ошибках.

Обратите внимание, что для параметров данных, таких как X и y, отключается только валидация типа, но валидация с check_array по-прежнему выполняется.

Добавлен в версии 1.3.

Возвращаемое значение:

None.

См. также

set_config

Установить глобальную конфигурацию scikit-learn.

get_config

Получить текущие значения глобальной конфигурации.

Примечания

Все настройки, а не только те, которые были изменены, будут возвращены к своим предыдущим значениям при выходе из менеджера контекста.

Примеры

>>> import sklearn
>>> from sklearn.utils.validation import assert_all_finite
>>> with sklearn.config_context(assume_finite=True):
...     assert_all_finite([float('nan')])
>>> with sklearn.config_context(assume_finite=True):
...     with sklearn.config_context(assume_finite=False):
...         assert_all_finite([float('nan')])
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: Input contains NaN...

Примеры из галереи

Введение в API set_output