set_config

sklearn.set_config(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, sparse_interface=None)[исходный код]

Устанавливает глобальную конфигурацию scikit-learn.

Эти настройки определяют поведение функций scikit-learn во время сеанса работы с библиотекой. Глобальные значения конфигурации по умолчанию (описанные в списке параметров ниже) вступают в силу при импорте scikit-learn.

Эта функция позволяет изменять глобальную конфигурацию scikit-learn во время выполнения. Передача None в качестве аргумента (значение по умолчанию) оставляет соответствующую настройку без изменений. Это позволяет пользователям выборочно обновлять значения глобальной конфигурации, не затрагивая остальные.

Добавлено в версии 0.19.

Параметры:

assume_finitebool, по умолчанию=None

Если True, проверка конечности значений пропускается, что экономит время, но может привести к сбоям. Если False, проверка конечности значений выполняется, что позволяет избежать ошибок. Глобальное значение по умолчанию: False.

Добавлено в версии 0.19.

working_memoryint, по умолчанию=None

Если задано, scikit-learn постарается ограничить размер временных массивов этим количеством МиБ (для каждой задачи при параллельном выполнении), что часто позволяет сэкономить время вычислений и память при выполнении ресурсоёмких операций, которые можно разбить на части. Глобальное значение по умолчанию: 1024.

Добавлено в версии 0.20.

print_changed_onlybool, по умолчанию=None

Если True, при выводе оценивателя отображаются только параметры, которым заданы значения, отличные от значений по умолчанию. Например, print(SVC()) при значении True будет выводить только ‘SVC()’, тогда как при поведении по умолчанию выводится ‘SVC(C=1.0, cache_size=200, …)’ со всеми неизменёнными параметрами. Глобальное значение по умолчанию: True.

Добавлено в версии 0.21.

Изменено в версии 0.23: Глобальная конфигурация по умолчанию изменена с False на True.

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

Если задано ‘diagram’, оцениватели отображаются в виде диаграммы в JupyterLab или в блокноте Jupyter. Если задано ‘text’, оцениватели отображаются в виде текста. Глобальное значение по умолчанию: ‘diagram’.

Добавлено в версии 0.23.

pairwise_dist_chunk_sizeint, по умолчанию=None

Количество векторов-строк в каждом фрагменте для ускоренной внутренней реализации редукции попарных расстояний. Глобальное значение по умолчанию: 256 (подходит для кэшей и архитектур большинства современных ноутбуков).

Параметр предназначен для упрощения тестирования и сравнительного анализа внутренних компонентов scikit-learn. Ожидается, что конечные пользователи не получат преимуществ от настройки этого параметра конфигурации.

Добавлено в версии 1.1.

enable_cython_pairwise_distbool, по умолчанию=None

По возможности использовать ускоренную внутреннюю реализацию редукции попарных расстояний. Глобальное значение по умолчанию: True.

Параметр предназначен для упрощения тестирования и сравнительного анализа внутренних компонентов scikit-learn. Ожидается, что конечные пользователи не получат преимуществ от настройки этого параметра конфигурации.

Добавлено в версии 1.1.

array_api_dispatchbool, по умолчанию=None

Использовать диспетчеризацию Array API, если входные данные соответствуют стандарту Array API. Глобальное значение по умолчанию: False.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Добавлено в версии 1.2.

transform_outputstr, по умолчанию=None

Настройка выходных данных transform и fit_transform.

Дополнительные сведения см. в руководстве пользователя, а пример использования API — в разделе Знакомство с API set_output.

• "default": формат выходных данных преобразователя по умолчанию
• "pandas": выходные данные DataFrame
• "polars": выходные данные Polars
• None: конфигурация преобразования не изменяется

Глобальное значение по умолчанию: “default”.

Добавлено в версии 1.2.

Добавлено в версии 1.4: Добавлен параметр "polars".

enable_metadata_routingbool, по умолчанию=None

Включить маршрутизацию метаданных. По умолчанию эта возможность отключена.

Подробнее см. в руководстве пользователя по маршрутизации метаданных.

• True: маршрутизация метаданных включена
• False: маршрутизация метаданных отключена, используется старый синтаксис.
• None: конфигурация не изменяется

Глобальное значение по умолчанию: False.

Добавлено в версии 1.3.

skip_parameter_validationbool, по умолчанию=None

Если True, отключить проверку типов и значений гиперпараметров в методе fit оценивателей и аргументов, передаваемых общедоступным вспомогательным функциям. В некоторых случаях это позволяет сэкономить время, но может привести к низкоуровневым сбоям и исключениям с непонятными сообщениями об ошибках. Глобальное значение по умолчанию: False.

Обратите внимание: для параметров данных, таких как X и y, пропускается только проверка типов, а проверка с помощью check_array продолжает выполняться.

Добавлено в версии 1.3.

sparse_interfacestr, по умолчанию=”spmatrix”

Разреженный интерфейс, используемый для каждого разреженного объекта, создаваемого scikit-learn, например возвращаемых функциями значений, атрибутов оценивателей, свойств оценивателей и т. д.

• "sparray": возвращать разреженные данные как разреженный массив SciPy
• "spmatrix": возвращать разреженные данные как разреженную матрицу SciPy

Добавлено в версии 1.9.

См. также

config_context

Менеджер контекста для глобальной конфигурации scikit-learn.

get_config

Получить текущие значения глобальной конфигурации.

Примеры

>>> from sklearn import set_config
>>> set_config(display='diagram')

Примеры из галереи

Разработка оценивателей, совместимых с маршрутизацией метаданных

Отображение конвейеров

Знакомство с API set_output

Настройка порога принятия решения для обучения с учётом стоимости

Внутреннее перекрёстное кодирование в TargetEncoder

Основные нововведения scikit-learn 0.23

Основные нововведения scikit-learn 1.4

Основные нововведения scikit-learn 1.7