self._validate_data( 1197 X, 1198 y, 1199 accept_sparse="csr", 1200 dtype=_dtype, 1201 order="C", 1202 accept_large_sparse=solver not in ["liblinear", "sag", "saga"], 1203 )
时间: 2024-04-06 21:30:13 浏览: 27
这段代码是用于对训练数据进行验证和预处理的。其中,self代表一个Scikit-learn的模型类,_validate_data是该类中的一个方法。该方法的参数包括X和y,即训练数据和标签。accept_sparse是一个可选参数,指定是否接受稀疏矩阵。dtype是数据类型,order是数组的存储方式。accept_large_sparse是另一个可选参数,指定是否接受大型稀疏矩阵,取决于求解器的具体实现。该方法通过检查训练数据和标签的格式和类型,以及对数据进行必要的类型转换和预处理,确保训练数据和标签可以被模型正确地使用和处理。
相关问题
代码解释: y = self._validate_targets(y) sample_weight = np.asarray( [] if sample_weight is None else sample_weight, dtype=np.float64 ) solver_type = LIBSVM_IMPL.index(self._impl)
这段代码是在Python程序中使用了LIBSVM库来训练SVM模型时的一部分。首先,`_validate_targets()`函数会检查目标向量`y`是否是有效的,并对其进行必要的转换。接下来,如果`sample_weight`参数不为`None`,则将其转换为`np.float64`类型的数组。最后,`solver_type`变量被设置为实现LIBSVM的索引,这个索引是由`_impl`参数指定的(在这里,`_impl`是一个表示SVM求解器类型的字符串)。这个索引将用于指定SVM的求解器类型。
line 1266, in _get_listlike_indexer self._validate_read_indexer(keyarr, indexer, axis, raise_missing=raise_missing)是
Pandas库中DataFrame的_get_listlike_indexer方法的部分代码。
该方法用于获取索引器(indexer)对象,以便在DataFrame对象上进行切片或选择操作。该方法会检查传入的keyarr和indexer参数是否符合要求,并在必要时引发异常。
其中,参数axis指定了要在哪个轴上进行索引操作。参数raise_missing指定了是否在未找到索引值时引发异常。
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