InputTags

class sklearn.utils.InputTags(one_d_array: bool = False, two_d_array: bool = True, three_d_array: bool = False, sparse: bool = False, categorical: bool = False, string: bool = False, dict: bool = False, positive_only: bool = False, allow_nan: bool = False, pairwise: bool = False)

Tags für die Eingabedaten.

Parameter:

one_d_arraybool, Standard=False

Gibt an, ob die Eingabe ein 1D-Array sein kann.

two_d_arraybool, Standard=True

Gibt an, ob die Eingabe ein 2D-Array sein kann. Beachten Sie, dass die meisten gängigen Tests derzeit nur ausgeführt werden, wenn dieses Flag auf True gesetzt ist.

three_d_arraybool, Standard=False

Gibt an, ob die Eingabe ein 3D-Array sein kann.

sparsebool, default=False

Gibt an, ob die Eingabe eine dünn besetzte Matrix sein kann.

categoricalbool, Standard=False

Gibt an, ob die Eingabe kategorisch sein kann.

stringbool, Standard=False

Gibt an, ob die Eingabe ein Array von Strings sein kann.

dictbool, Standard=False

Gibt an, ob die Eingabe ein Wörterbuch sein kann.

positive_onlybool, Standard=False

Gibt an, ob der Schätzer nur positive X-Werte benötigt.

allow_nanbool, Standard=False

Gibt an, ob der Schätzer Daten mit fehlenden Werten unterstützt, die als np.nan kodiert sind.

pairwisebool, Standard=False

Dieses boolesche Attribut gibt an, ob die Daten (X), fit und ähnliche Methoden paarweise Maße über Stichproben anstelle einer Merkmalsdarstellung für jede Stichprobe enthalten. Es ist normalerweise True, wenn ein Schätzer einen Parameter metric, affinity oder kernel mit dem Wert 'precomputed' hat. Sein Hauptzweck ist die Unterstützung eines Meta-Schätzers oder eines Kreuzvalidierungsverfahrens, das eine Unterstichprobe von Daten für einen paarweisen Schätzer extrahiert, bei dem die Daten auf beiden Achsen indiziert werden müssen. Insbesondere wird dieser Tag von sklearn.utils.metaestimators._safe_split verwendet, um Zeilen und Spalten zu slicen.

Beachten Sie, dass, wenn dieser Tag auf True gesetzt wird, dies bedeutet, dass der Schätzer nur positive Werte annehmen kann, dann muss der Tag positive_only dies widerspiegeln und ebenfalls auf True gesetzt werden.