clone#

sklearn.base.clone(estimator, *, safe=True)[source]#

构造具有相同参数的新未拟合估算器。

克隆（clone）会对估计器中的模型进行深拷贝，但不会拷贝附加的数据。它返回一个新的估计器，该估计器具有相同的参数，但尚未在任何数据上进行拟合。

版本 1.3 中有所更改: 如果方法存在，则委托给 estimator.__sklearn_clone__。

参数:

estimator{list, tuple, set} of estimator instance or a single estimator instance: 要克隆的估计器或估计器组。
safebool, default=True: 如果 safe 为 False，对于不是估计器的对象，克隆将退回到深拷贝。如果 estimator.__sklearn_clone__ 存在，则忽略此参数。

返回:

estimatorobject: 输入的深拷贝，如果输入是估计器，则为估计器。

注意事项

如果估计器的 random_state 参数是一个整数（或者如果估计器没有 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，返回一个*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

clone#

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