`sklearn`.set_config¶

sklearn.set_config()¶

Establece la configuración global de scikit-learn

Nuevo en la versión 0.19.

Parámetros

assume_finitebool, default=None: Si es True, se omitirá la validación de la finitud, ahorrando tiempo, pero provocando posibles fallos. Si es False, se realizará la validación de finitud, evitando errores. Valor global predeterminado: False.

Nuevo en la versión 0.19.
working_memoryint, default=None: 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. Valor global predeterminado: 1024.

Nuevo en la versión 0.20.
print_changed_onlybool, default=None: Si es True, al imprimir un estimador sólo se imprimirán los parámetros que se hayan establecido con valores no predeterminados. Por ejemplo, print(SVC()) mientras sea True sólo imprimirá “SVC()” mientras que el comportamiento por defecto sería imprimir “SVC(C=1.0, cache_size=200, …)” con todos los parámetros no modificados.

Nuevo en la versión 0.21.
display{“text”, “diagram”}, default=None: 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

config_context: Gestor de contexto para la configuración global de scikit-learn.
get_config: Recupera los valores actuales de la configuración global.

Ejemplos utilizando `sklearn.set_config`¶