MetaEstimatorMixin

класс sklearn.base.MetaEstimatorMixin

Миксин-класс для всех мета-оценщиков в scikit-learn.

Этот миксин пуст и существует только для указания, что оценщик является мета-оценщиком.

Изменено в версии 1.6: The _required_parameters теперь удален и не нужен, поскольку тесты переработаны и больше не используют это.

Примеры

>>> from sklearn.base import MetaEstimatorMixin
>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> class MyEstimator(MetaEstimatorMixin):
...     def __init__(self, *, estimator=None):
...         self.estimator = estimator
...     def fit(self, X, y=None):
...         if self.estimator is None:
...             self.estimator_ = LogisticRegression()
...         else:
...             self.estimator_ = self.estimator
...         return self
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> estimator = MyEstimator().fit(X, y)
>>> estimator.estimator_
LogisticRegression()

Примеры галереи

Маршрутизация метаданных

Маршрутизация метаданных