clone

sklearn.base.clone(estimator, *, безопасный=True)

Создать новый необученный оценщик с теми же параметрами.

Clone выполняет глубокое копирование модели в оценщике без фактического копирования прикрепленных данных. Он возвращает новый оценщик с теми же параметрами, который не был обучен на каких-либо данных.

Изменено в версии 1.3: Делегирует estimator.__sklearn_clone__ если метод существует.

Параметры:

estimator{list, tuple, set} экземпляров оценщика или один экземпляр оценщика

Оценщик или группа оценщиков для клонирования.

безопасныйbool, по умолчанию=True

Если safe равно False, clone вернется к глубокому копированию объектов, которые не являются оценщиками. Игнорируется, если estimator.__sklearn_clone__ существует.

Возвращает:

estimatorobject

Глубокая копия входных данных, оценщик, если входные данные являются оценщиком.

Примечания

Если оценщика random_state параметр является целым числом (или если оценщик не имеет random_state параметр), точный клон возвращается: клон и исходный оценщик дадут точно такие же результаты. В противном случае, статистический клон возвращается: клон может возвращать результаты, отличные от исходного оценщика. Более подробную информацию можно найти в Управление случайностью.

Примеры

>>> 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