Tags#

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]#

估算器的标签。

参数:

estimator_typestr 或 None: 估算器的类型。可以是以下之一：- “classifier”（分类器） - “regressor”（回归器） - “transformer”（转换器） - “clusterer”（聚类器） - “outlier_detector”（异常检测器） - “density_estimator”（密度估计器）
target_tagsTargetTags: 目标变量(y)的标签。
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=False: 估算器是否支持兼容 Array API 的输入。
no_validationbool, 默认=False: 估算器是否跳过输入验证。此选项仅适用于无状态 (stateless) 和哑 (dummy) 转换器！
non_deterministicbool, 默认=False: 在给定固定 random_state 的情况下，估算器是否不是确定性的。
requires_fitbool, 默认=True: 估算器在调用 transform、predict、predict_proba 或 decision_function 之前是否需要进行拟合 (fit)。
_skip_testbool, 默认=False: 是否完全跳过通用测试。除非有充分的理由，否则不要使用此选项。
input_tagsInputTags: 输入数据(X)的标签。

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