TabularPredictor.load_data_internal¶
- TabularPredictor.load_data_internal(data='train', return_X=True, return_y=True)[source]¶
加载模型训练期间使用的内部数据表示。 像神经网络这样的单个AutoGluon模型可能会应用此方法中未反映的额外特征转换。 此方法仅应用所有AutoGluon模型采用的通用转换。 警告，内部表示可能：
与原始数据相比具有不同的特征。 与原始数据相比具有不同的行数。 具有与原始数据不对齐的索引。 具有与原始数据中不同的标签值。
内部数据表示不应与原始数据结合，在大多数情况下这是不可能的。
- Parameters:
data (str, default = 'train') –
要加载的数据。 有效值为：
- ’train’:
加载模型训练期间使用的训练数据。 这是传递给fit()的train_data的转换和增强版本。
- ’val’:
加载模型训练期间使用的验证数据。 这是传递给fit()的tuning_data的转换和增强版本。 如果在fit()中设置了tuning_data=None，则tuning_data是通过拆分train_data自动生成的验证集。 警告：如果由袋装预测器调用，将引发异常，因为袋装预测器没有验证数据。
return_X (bool, default = True) – 是否返回内部数据特征 如果设置为 False，则返回的元组中的第一个元素将为 None。
return_y (bool, default = True) – 是否返回内部数据标签 如果设置为False，则返回的元组中的第二个元素将为None。
- Return type:
元组 (
pd.DataFrame,pd.Series) 分别对应于内部数据特征和内部数据标签。