Tags#

class sklearn.utils.Tags(estimator_type: str | None, target_tags: ~sklearn.utils._tags.TargetTags, transformer_tags: ~sklearn.utils._tags.TransformerTags | None = None, classifier_tags: ~sklearn.utils._tags.ClassifierTags | None = None, regressor_tags: ~sklearn.utils._tags.RegressorTags | None = None, array_api_support: bool = False, no_validation: bool = False, non_deterministic: bool = False, requires_fit: bool = True, _skip_test: bool = False, input_tags: ~sklearn.utils._tags.InputTags = <factory>)[Quelle]#

Tags für den Schätzer.

Siehe Estimator Tags für weitere Informationen.

Parameter:
estimator_typestr oder None

Der Typ des Estimators. Kann einer der folgenden sein: - „classifier“ - „regressor“ - „transformer“ - „clusterer“ - „outlier_detector“ - „density_estimator“

target_tagsTargetTags

Die Target-Tags (y).

transformer_tagsTransformerTags oder None

Die Transformer-Tags.

classifier_tagsClassifierTags oder None

Die Classifier-Tags.

regressor_tagsRegressorTags oder None

Die Regressor-Tags.

array_api_supportbool, default=False

Ob der Estimator Array API-kompatible Eingaben unterstützt.

no_validationbool, default=False

Ob der Estimator die Eingabevalidierung überspringt. Dies ist nur für zustandslose und Dummy-Transformer gedacht!

non_deterministicbool, default=False

Ob der Estimator bei einem festen random_state nicht deterministisch ist.

requires_fitbool, default=True

Ob der Estimator vor dem Aufrufen von transform, predict, predict_proba oder decision_function eine Anpassung erfordert.

_skip_testbool, default=False

Ob allgemeine Tests übersprungen werden sollen. Verwenden Sie dies nicht, es sei denn, Sie haben einen *sehr guten* Grund.

input_tagsInputTags

Die Input-Tags (X).