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)[source]#

设置 scikit-learn 的全局配置。

这些设置用于控制 scikit-learn 函数在库使用会话期间的行为。全局配置默认值（如下面参数列表所述）在导入 scikit-learn 时生效。

此函数可用于在运行时修改全局 scikit-learn 配置。将 None 作为参数（默认值）传递会使相应设置保持不变。这允许用户选择性地更新全局配置值而不影响其他值。

Added in version 0.19.

参数:
assume_finitebool, default=None

如果为 True，将跳过有限性验证，从而节省时间，但可能导致潜在崩溃。如果为 False，将执行有限性验证，避免错误。全局默认值：False。

Added in version 0.19.

working_memoryint, default=None

如果设置了此值，scikit-learn 将尝试将临时数组的大小限制在此 MiB 数（并行化时每个作业），通常可以节省昂贵操作（可以分块执行）的计算时间和内存。全局默认值：1024。

0.20 版本新增。

print_changed_onlybool, default=None

如果为 True，则在打印估计器时，将只打印设置为非默认值的参数。例如，当为 True 时，print(SVC()) 将只打印 ‘SVC()’，而默认行为是打印 ‘SVC(C=1.0, cache_size=200, …)’，包含所有未更改的参数。全局默认值：True。

0.21 版本新增。

版本 0.23 中更改: 全局默认配置从 False 更改为 True。

display{‘text’, ‘diagram’}, default=None

如果为 ‘diagram’，估计器将在 Jupyter lab 或 notebook 上下文中显示为图表。如果为 ‘text’，估计器将显示为文本。全局默认值：‘diagram’。

0.23 版本新增。

pairwise_dist_chunk_sizeint, default=None

加速成对距离归约后端每次分块的行向量数。全局默认值：256（适用于大多数现代笔记本电脑的缓存和架构）。

旨在更轻松地对 scikit-learn 内部进行基准测试和测试。不期望最终用户通过自定义此配置设置来获益。

版本 1.1 中新增。

enable_cython_pairwise_distbool, default=None

如果可能，使用加速成对距离归约后端。全局默认值：True。

旨在更轻松地对 scikit-learn 内部进行基准测试和测试。不期望最终用户通过自定义此配置设置来获益。

版本 1.1 中新增。

array_api_dispatchbool, default=None

当输入遵循 Array API 标准时，使用 Array API 分派。全局默认值：False。

有关更多详细信息，请参阅用户指南。

1.2 版本新增。

transform_outputstr, default=None

配置 transform 和 fit_transform 的输出。

有关如何使用 API 的示例，请参阅引入 set_output API。

  • "default": 转换器的默认输出格式

  • "pandas": DataFrame 输出

  • "polars": Polars 输出

  • None: 转换配置保持不变

全局默认值：“default”。

1.2 版本新增。

1.4 版本新增: 添加了 "polars" 选项。

enable_metadata_routingbool, default=None

启用元数据路由。默认情况下此功能处于禁用状态。

有关更多详细信息，请参阅元数据路由用户指南。

  • True: 启用元数据路由

  • False: 禁用元数据路由，使用旧语法。

  • None: 配置不变

全局默认值：False。

在版本 1.3 中新增。

skip_parameter_validationbool, default=None

如果为 True，禁用估计器 fit 方法中超参数的类型和值验证，以及传递给公共辅助函数的参数验证。在某些情况下可以节省时间，但可能导致带有令人困惑的错误消息的低级崩溃和异常。全局默认值：False。

请注意，对于数据参数（例如 X 和 y），仅跳过类型验证，而使用 check_array 的验证将继续运行。

在版本 1.3 中新增。

另请参阅

config_context

用于全局 scikit-learn 配置的上下文管理器。

get_config

检索全局配置的当前值。

示例

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