标签#

class sklearn.utils.Tags(estimator_type: str | None, target_tags: TargetTags, transformer_tags: TransformerTags | None = None, classifier_tags: ClassifierTags | None = None, regressor_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: InputTags = <factory>)[source]#

估计器的标签。

更多信息请参见 估计器标签。

参数：
estimator_typestr 或 None

估计器的类型。可以是以下之一：- “classifier” - “regressor” - “transformer” - “clusterer” - “outlier_detector” - “density_estimator”

target_tagsTargetTags

目标 (y) 标签。

transformer_tagsTransformerTags 或 None

转换器标签。

classifier_tagsClassifierTags 或 None

分类器标签。

regressor_tagsRegressorTags 或 None

回归器标签。

array_api_supportbool，默认为 False

估计器是否支持与 Array API 兼容的输入。

no_validationbool，默认为 False

估计器是否跳过输入验证。这仅适用于无状态和虚拟转换器！

non_deterministicbool，默认为 False

给定固定的 random_state 时，估计器是否是不确定的。

requires_fitbool，默认为 True

估计器是否需要在调用 transform、predict、predict_proba 或 decision_function 之前进行拟合。

_skip_testbool，默认为 False

是否完全跳过常用测试。除非你有充分的理由，否则不要使用它。

input_tagsInputTags

输入数据 (X) 标签。