check_cv#

sklearn.model_selection.check_cv(cv=5, y=None, *, classifier=False)[源代码]#

用于构建交叉验证器的输入检查器实用程序。

参数:

cvint，交叉验证生成器，可迭代或无，默认=5

确定交叉验证拆分策略。cv的可能输入包括：-无，使用默认的5倍交叉验证，- integer，指定折叠次数。- CV splitter ，-生成（训练、测试）分裂为索引数组的迭代对象。

对于integer/Non-输入，如果分类器为True并且 y 是二元或多类， StratifiedKFold 采用了在所有其他情况下， KFold 采用了

指 User Guide 这里可以使用的各种交叉验证策略。

在 0.22 版本发生变更: cv 默认值从3倍更改为5倍。

y类数组，默认=无

监督学习问题的目标变量。

classifier布尔，默认=假

任务是否是分类任务，在这种情况下将使用分层KFold。

返回:

checked_cv交叉验证器实例。: 返回值是一个交叉验证器，它通过 split 法

示例

>>> from sklearn.model_selection import check_cv
>>> check_cv(cv=5, y=None, classifier=False)
KFold(...)
>>> check_cv(cv=5, y=[1, 1, 0, 0, 0, 0], classifier=True)
StratifiedKFold(...)