`sklearn`.config_context¶

sklearn.config_context()¶

Gestor de contexto para la configuración global de scikit-learn

Parámetros

assume_finitebool, default=False: Si es cierto, se omitirá la validación de la finitud, lo que ahorrará tiempo, pero conducirá a posibles fallos. Si es False, se realizará la validación de finitud, evitando el error. Valor predeterminado global: False.
working_memoryint, default=1024: Si se establece, scikit-learn intentará limitar el tamaño de los arreglos temporales a este número de MiB (por trabajo cuando se paraleliza), a menudo ahorrando tanto tiempo de cálculo y memoria en operaciones costosas que se pueden realizar en trozos. Predeterminado global: 1024.
print_changed_onlybool, default=True: Si es True, sólo los parámetros que fueron establecidos a valores no predeterminados se imprimirán al imprimir un estimador. Por ejemplo, print(SVC()) mientras True sólo imprimirá “SVC()”, pero imprimiría “SVC(C=1.0, cache_size=200, …)” con todos los parámetros no cambiados cuando False. Por defecto es True.

Distinto en la versión 0.23: Por defecto cambiado de False a True.
display{“text”, “diagram”}, default=”text”: Si es “diagram”, los estimadores se mostrarán como un diagrama en el contexto de un Jupyter lab o notebook. Si es “text”, los estimadores se mostrarán como texto. Por defecto es “text”.

Nuevo en la versión 0.23.

Ver también

set_config: Establecer la configuración global de scikit-learn.
get_config: Devuelve los valores actuales de la configuración global.

Notas

Todas las configuraciones, no sólo las modificadas actualmente, serán devueltas a sus valores anteriores cuando el gestor de contexto se cierre. Esto no es thread-safe.

Ejemplos

>>> import sklearn
>>> from sklearn.utils.validation import assert_all_finite
>>> with sklearn.config_context(assume_finite=True):
...     assert_all_finite([float('nan')])
>>> with sklearn.config_context(assume_finite=True):
...     with sklearn.config_context(assume_finite=False):
...         assert_all_finite([float('nan')])
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: Input contains NaN, ...

sklearn.config_context¶

`sklearn`.config_context¶