克隆

sklearn.base.clone(estimator, *, safe=True)

构建一个具有相同参数的新未拟合估计器。

克隆会对估计器中的模型进行深度复制，而不会实际复制附加数据。它返回一个具有相同参数但未在任何数据上拟合的新估计器。

1.3版本中的变更： 如果存在该方法，则委托给estimator.__sklearn_clone__。

参数：

estimator估计器实例的{列表、元组、集合}或单个估计器实例

要克隆的估计器或估计器组。

safe布尔值，默认为True

如果safe为False，则克隆将回退到对不是估计器的对象的深度复制。如果存在estimator.__sklearn_clone__，则忽略。

返回：

estimator对象

输入的深度复制，如果输入是估计器，则为估计器。

备注

如果估计器的 random_state 参数是一个整数（或者该估计器没有 random_state 参数），则返回一个精确克隆：克隆和原始估计器将给出完全相同的结果。否则，返回统计克隆：克隆可能会返回与原始估计器不同的结果。更多详细信息，请参见 控制随机性。

示例

>>> from sklearn.base import clone
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> X = [[-1, 0], [0, 1], [0, -1], [1, 0]]
>>> y = [0, 0, 1, 1]
>>> classifier = LogisticRegression().fit(X, y)
>>> cloned_classifier = clone(classifier)
>>> hasattr(classifier, "classes_")
True
>>> hasattr(cloned_classifier, "classes_")
False
>>> classifier is cloned_classifier
False