sklearn.utils.multiclass.type_of_target

sklearn.utils.multiclass.type_of_target()

Determina el tipo de datos que indica el objetivo.

Ten en cuenta que este tipo es el tipo (type) más específico que se puede inferir. Por ejemplo:

• binary es más específico pero compatible con multiclass.

• multiclass de enteros es más específica pero compatible con continuous.

• multilabel-indicator es más específico pero compatible con multiclass-multioutput.

Parámetros

yarray-like

Devuelve

target_typestr

Uno de:

• “continuous”: y es una array-like de números de punto flotante (float) que no son todos enteros, y es 1d o un vector columna.

• “continuous-multioutput”: y es un arreglo 2d de números de punto flotante (float) que no son todos enteros y ambas dimensiones son de tamaño > 1.

• “binary”: y contiene <= 2 valores discretos y es 1d o un vector columna.

• “multiclass”: y contiene más de dos valores discretos, no es una secuencia de secuencias, y es 1d o un vector columna.

• “multiclass-multioutput”: y es un arreglo 2d que contiene más de dos valores discretos, no es una secuencia de secuencias y ambas dimensiones son de tamaño > 1.

• “multilabel-indicator”: y es una matriz indicatriz de etiquetas, un arreglo de dos dimensiones con al menos dos columnas y a lo sumo 2 valores únicos.

• “unknown”: y es un array-like pero ninguno de los anteriores, como un arreglo 3d, una secuencia de secuencias o un arreglo de objetos no secuenciales.

Ejemplos

>>> import numpy as np
>>> type_of_target([0.1, 0.6])
'continuous'
>>> type_of_target([1, -1, -1, 1])
'binary'
>>> type_of_target(['a', 'b', 'a'])
'binary'
>>> type_of_target([1.0, 2.0])
'binary'
>>> type_of_target([1, 0, 2])
'multiclass'
>>> type_of_target([1.0, 0.0, 3.0])
'multiclass'
>>> type_of_target(['a', 'b', 'c'])
'multiclass'
>>> type_of_target(np.array([[1, 2], [3, 1]]))
'multiclass-multioutput'
>>> type_of_target([[1, 2]])
'multilabel-indicator'
>>> type_of_target(np.array([[1.5, 2.0], [3.0, 1.6]]))
'continuous-multioutput'
>>> type_of_target(np.array([[0, 1], [1, 1]]))
'multilabel-indicator'