check_cv

sklearn.model_selection.check_cv(cv=5, y=None, *, classifier=False)

输入检查工具，用于构建交叉验证器。

Parameters:

cvint, 交叉验证生成器, 可迭代对象或None, 默认=5

确定交叉验证分割策略。 cv的可能输入包括： - None，使用默认的5折交叉验证， - 整数，指定折数。 - CV splitter , - 生成(train, test)分割的迭代器，作为索引数组。

对于整数/None输入，如果classifier为True且 y 是二分类或多分类，则使用:class:StratifiedKFold 。在所有其他情况下，使用:class:KFold 。

请参阅:ref:用户指南 <cross_validation> 以了解可以在此处使用的各种交叉验证策略。

Changed in version 0.22: cv 默认值从3折改为5折。

y类数组, 默认=None

监督学习问题的目标变量。

classifierbool, 默认=False

任务是否为分类任务，如果是，则使用分层KFold。

Returns:

checked_cv交叉验证器实例。

返回值是一个交叉验证器，通过 split 方法生成训练/测试分割。

Examples

>>> 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(...)