sklearn.utils.validation.check_is_fitted

sklearn.utils.validation.check_is_fitted()

Realiza la validación is_fitted para el estimador.

Comprueba si el estimador está ajustado verificando la presencia de atributos ajustados (que terminan con un guión bajo al final) y en caso contrario genera un NotFittedError con el mensaje dado.

Esta utilidad está pensada para ser utilizada internamente por los propios estimadores, normalmente en sus propios métodos de predicción/transformación.

Parámetros

estimatorinstancia de estimador

instancia del estimador para el que se realiza la comprobación.

attributescadena, lista o tupla de cadenas, default=None

Nombre(s) del atributo dado(s) como cadena o una lista/tupla de cadenas Por ejemplo: ["coef_", "estimator_", ...], "coef_"

Si es None, estimator se considera ajustado si existe un atributo que termine con un guión bajo y no empiece con doble guión bajo.

msgstr, default=None

El mensaje de error predeterminado es: «This %(name)s instance is not fitted yet. Call “fit” with appropriate arguments before using this estimator.»

Para mensajes personalizados, si «%(name)s» está presente en la cadena del mensaje, se sustituye por el nombre del estimador.

Por ejemplo: «Estimator, %(name)s, must be fitted before sparsifying».

all_or_anyinvocable, {all, any}, default=all

Especifica si deben existir todos o alguno de los atributos dados.

Devuelve

None

Genera

NotFittedError

Si no se encuentran los atributos.