sklearn.model_selection.check_cv

sklearn.model_selection.check_cv()

Utilidad de comprobación de entrada para construir un validador cruzado

Parámetros

cvint, generador de validación cruzada o un iterable, default=None

Determina la estrategia de división de la validación cruzada. Las entradas posibles para cv son: - None, para utilizar la validación cruzada de 5-pliegues por defecto, - entero(int), para especificar el número de pliegues. - separador de CV, - Un iterable que produce divisiones (train, test) como arreglos de índices.

Para entradas enteras/None, si classifier es True y y es binario o multiclase, se utiliza StratifiedKFold. En todos los demás casos, se utiliza KFold.

Consulta el Manual de usuario para las diversas estrategias de validación cruzada que pueden ser utilizadas aquí.

Distinto en la versión 0.22: El valor predeterminado de cv se ha cambiado de 3 a 5 pliegues.

yarray-like, default=None

La variable objetivo para los problemas de aprendizaje supervisado.

classifierbool, default=False

Si la tarea es de clasificación, en cuyo caso se utilizará KFold estratificado.

Devuelve

checked_cvuna instancia cross-validator.

El valor devuelto es un validador cruzado que genera las divisiones de entrenamiento/prueba a través del método split.