MACNN分类器#

class MACNNClassifier(n_epochs=1500, batch_size=4, padding='same', pool_size=3, strides=2, repeats=2, filter_sizes=(64, 128, 256), kernel_size=(3, 6, 12), reduction=16, loss='categorical_crossentropy', activation='sigmoid', use_bias=True, metrics=None, optimizer=None, callbacks=None, random_state=0, verbose=False)[源代码][源代码]#

多尺度注意力卷积神经分类器，如 [1] 中所述。

参数:

n_epochsint, 可选 (默认=1500): 训练模型的轮次数。
batch_sizeint, 可选 (默认=4): 每次梯度更新的样本数量。
填充str, 可选 (默认值为”same”): MACNN 块中提供的填充类型。接受 keras.layers 支持的所有字符串值。
pool_sizeint, 可选 (默认=3): 表示在两个 MACNN 块之间应用的池化窗口的单个值。
步幅int, 可选 (默认值=2): 一个表示在池化操作期间要采取的步幅的单个值。
重复int, 可选 (默认值=2): 要堆叠的 MACNN 块的数量。
filter_sizestuple, 可选 (默认=(64, 128, 256)): 每个MACNN块中Conv1D层的输入大小。
kernel_sizetuple, 可选 (默认=(3, 6, 12)): 每个MACNN块中Conv1D层的输出大小。
简化int, 可选 (默认 = 16): MACNN Block 中第一个密集层将被除以的因子。
损失str, 可选 (默认值为”categorical_crossentropy”): 训练过程中使用的损失函数的名称，应为 keras 所支持。
激活str, 可选 (默认值为”sigmoid”): 要在输出时应用的激活函数。如果响应变量有超过两种类型，则应为“软件”。
use_biasbool, 可选 (默认=True): 是否应在输出层中包含偏置。
指标None 或字符串，可选（默认=None）: 在模型编译期间将使用的字符串。如果保留为 None，则会将 “accuracy” 传递给 model.compile()。
优化器: None 或 keras.optimizers.Optimizer 实例, 可选 (默认=None): 用于模型编译的优化器。如果保留为 None，则使用 keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)。
回调None 或 keras.callbacks.Callback 的列表，可选（默认=None）: 训练期间使用的回调函数。
random_stateint, 可选 (默认=0): 任何随机行为的种子。
详细bool, 可选 (默认=False): 模型训练期间的详细程度，设置为 True 将打印模型摘要、训练信息等。

属性:

is_fitted: 是否已调用 fit。

参考文献

[1]

Wei Chen 等人，多尺度注意力卷积

用于时间序列分类的神经网络，神经网络，第136卷，2021年，第126-140页，ISSN 0893-6080，https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.01.001。

示例

>>> from sktime.classification.deep_learning.macnn import MACNNClassifier
>>> from sktime.datasets import load_unit_test
>>> X_train, y_train = load_unit_test(split="train")
>>> X_test, y_test = load_unit_test(split="test")
>>> macnn = MACNNClassifier(n_epochs=3) 
>>> macnn.fit(X_train, y_train) 
MACNNClassifier(...)

方法

`build_model`(input_shape, n_classes, **kwargs)	构建一个已编译但未训练的 Keras 模型，该模型已准备好进行训练。
`check_is_fitted`()	检查估计器是否已被拟合。
`clone`()	获取具有相同超参数的对象副本。
`clone_tags`(estimator[, tag_names])	从另一个估计器克隆标签作为动态覆盖。
`create_test_instance`([parameter_set])	如果可能，构造 Estimator 实例。
`create_test_instances_and_names`([parameter_set])	创建所有测试实例的列表及其名称的列表。
`fit`(X, y)	拟合时间序列分类器到训练数据。
`fit_predict`(X, y[, cv, change_state])	拟合并预测X中序列的标签。
`fit_predict_proba`(X, y[, cv, change_state])	拟合并预测X中序列的标签概率。
`get_class_tag`(tag_name[, tag_value_default])	获取类标签的值。
`get_class_tags`()	从类及其所有父类中获取类标签。
`get_config`()	获取 self 的配置标志
`get_fitted_params`([deep])	获取拟合参数。
`get_param_defaults`()	获取对象的参数默认值。
`get_param_names`([sort])	获取对象的参数名称。
`get_params`([deep])	获取此对象的参数值字典。
`get_tag`(tag_name[, tag_value_default, ...])	从估计器类获取标签值和动态标签覆盖。
`get_tags`()	从估计器类和动态标签覆盖中获取标签。
`get_test_params`([parameter_set])	返回估计器的测试参数设置。
`is_composite`()	检查对象是否由其他 BaseObjects 组成。
`load_from_path`(serial)	从文件位置加载对象。
`load_from_serial`(serial)	从序列化的内存容器中加载对象。
`predict`(X)	预测 X 中序列的标签。
`predict_proba`(X)	预测X中序列的标签概率。
`reset`()	将对象重置为初始化后的干净状态。
`save`([path, serialization_format])	将序列化的自身保存到类字节对象或 (.zip) 文件中。
`score`(X, y)	在X上将预测标签与真实标签进行比较。
`set_config`(**config_dict)	将配置标志设置为给定值。
`set_params`(**params)	设置此对象的参数。
`set_random_state`([random_state, deep, ...])	设置 random_state 伪随机种子参数为 self。
`set_tags`(**tag_dict)	将动态标签设置为给定值。
`summary`()	返回模型拟合的损失/指标的汇总函数。

build_model(input_shape, n_classes, **kwargs)[源代码][源代码]#

构建一个已编译但未训练的 Keras 模型，该模型已准备好进行训练。

在 sktime 中，时间序列存储在形状为 (d,m) 的 numpy 数组中，其中 d 是维度数量，m 是序列长度。Keras/tensorflow 假设数据形状为 (m,d)。此方法也假设 (m,d)。转置应在拟合时进行。

参数:

input_shape元组: 输入层的数据形状应为 (m,d)
n_classes: int: 类的数量，这将决定输出层的大小

返回:

输出一个编译好的 Keras 模型

classmethod get_test_params(parameter_set='default')[源代码][源代码]#

返回估计器的测试参数设置。

参数:

参数集str, 可选 (默认值=”default”): 要返回的测试参数集的名称，用于测试中。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 "default" 集。对于分类器，应提供一个“default”参数集用于一般测试，如果一般集不能产生适合比较的概率，则应提供一个“results_comparison”参数集用于与先前记录的结果进行比较。

返回:

参数字典或字典列表: 用于创建类的测试实例的参数。每个字典都是用于构造一个“有趣的”测试实例的参数，即 MyClass(**params) 或 MyClass(**params[i]) 创建一个有效的测试实例。create_test_instance 使用 params 中的第一个（或唯一一个）字典。

check_is_fitted()[源代码]#

检查估计器是否已被拟合。

引发:

NotFittedError: 如果估计器尚未拟合。

clone()[源代码]#

获取具有相同超参数的对象副本。

克隆是一个在初始化后状态下的不同对象，没有共享引用。此函数等同于返回 self 的 sklearn.clone。

引发:

如果克隆不符合规范，由于 __init__ 存在错误，将引发 RuntimeError。

注释

如果成功，值等于 type(self)(**self.get_params(deep=False))。

clone_tags(estimator, tag_names=None)[源代码]#

从另一个估计器克隆标签作为动态覆盖。

参数:

估计器继承自 BaseEstimator 的估计器
标签名称str 或 str 列表, 默认 = None: 要克隆的标签名称。如果为 None，则使用估计器中的所有标签作为 tag_names。

返回:

自我: 自我引用。

注释

通过在 tag_set 中设置来自估计器的标签值，将对象状态更改为 self 中的动态标签。

classmethod create_test_instance(parameter_set='default')[源代码]#

如果可能，构造 Estimator 实例。

参数:

参数集str, 默认值为”default”: 要返回的测试参数集的名称，用于测试。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 “default” 集。

返回:

实例使用默认参数的类实例

注释

get_test_params 可以返回字典或字典列表。此函数获取 get_test_params 返回的第一个或单个字典，并使用该字典构建对象。

classmethod create_test_instances_and_names(parameter_set='default')[源代码]#

创建所有测试实例的列表及其名称的列表。

参数:

参数集str, 默认值为”default”: 要返回的测试参数集的名称，用于测试。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 “default” 集。

返回:

objscls 实例列表: 第 i 个实例是 cls(**cls.get_test_params()[i])
名称list of str, 与 objs 长度相同: 第 i 个元素是测试中第 i 个 obj 实例的名称，约定为 {cls.__name__}-{i}，如果存在多个实例，否则为 {cls.__name__}。

fit(X, y)[源代码]#

拟合时间序列分类器到训练数据。

状态变化：: 将状态更改为“已拟合”。
写给自己：: 将 self.is_fitted 设置为 True。设置以 “_” 结尾的拟合模型属性。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以拟合估计器。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

ysktime 兼容的表格数据容器，表格科学类型

1D 可迭代对象，形状为 [n_instances] 或 2D 可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions] 的类标签，用于拟合 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引支持的 sktime 类型：np.ndarray（1D，2D），pd.Series，pd.DataFrame

返回:

self自我引用。

fit_predict(X, y, cv=None, change_state=True)[源代码]#

拟合并预测X中序列的标签。

用于生成样本内预测和交叉验证的样本外预测的便捷方法。

如果 change_state=True，则写入自身：: 将 self.is_fitted 设置为 True。设置以 “_” 结尾的拟合模型属性。

如果 change_state=False，则不更新状态。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以拟合并预测标签。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

ysktime 兼容的表格数据容器，表格科学类型

1D 可迭代对象，形状为 [n_instances] 或 2D 可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions] 的类标签，用于拟合 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引支持的 sktime 类型：np.ndarray（1D，2D），pd.Series，pd.DataFrame

cvNone, int, 或 sklearn 交叉验证对象，可选，默认=None

None : 预测是样本内的，等同于 fit(X, y).predict(X)
cv : 预测等同于 fit(X_train, y_train).predict(X_test) ，其中多个 X_train 、 y_train 、 X_test 从 cv 折叠中获得。返回的 y 是所有测试折叠预测的并集， cv 测试折叠必须不相交
int : 等同于 cv=KFold(cv, shuffle=True, random_state=x)，即，k折交叉验证的样本外预测，其中 random_state x 从 self 中获取（如果存在），否则 x=None

change_statebool, 可选 (默认=True)

如果为False，将不会改变分类器的状态，即，fit/predict序列是在副本上运行的，self不会改变
如果为真，将使自身适应完整的 X 和 y，最终状态将等同于运行 fit(X, y)

返回:

y_pred : sktime 兼容的表格数据容器，属于 Table 科学类型sktime 兼容的表格数据容器，属于 Table

预测的类别标签

一维可迭代对象，形状为 [n_instances]，或二维可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions]。

0-th 索引对应于 X 中的实例索引，1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引。

1D np.npdarray，如果 y 是单变量（一维）；否则，与 fit 中传入的 y 类型相同

fit_predict_proba(X, y, cv=None, change_state=True)[源代码]#

拟合并预测X中序列的标签概率。

用于生成样本内预测和交叉验证的样本外预测的便捷方法。

如果 change_state=True，则写入自身：: 将 self.is_fitted 设置为 True。设置以 “_” 结尾的拟合模型属性。

如果 change_state=False，则不更新状态。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以拟合并预测标签。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

ysktime 兼容的表格数据容器，表格科学类型

1D 可迭代对象，形状为 [n_instances] 或 2D 可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions] 的类标签，用于拟合 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引支持的 sktime 类型：np.ndarray（1D，2D），pd.Series，pd.DataFrame

cvNone, int, 或 sklearn 交叉验证对象，可选，默认=None

None : 预测是样本内的，等同于 fit(X, y).predict(X)
cv : 预测等同于 fit(X_train, y_train).predict(X_test) ，其中多个 X_train 、 y_train 、 X_test 从 cv 折叠中获得。返回的 y 是所有测试折叠预测的并集， cv 测试折叠必须不相交
int : 等同于 cv=KFold(cv, shuffle=True, random_state=x)，即，k折交叉验证的样本外预测，其中 random_state x 从 self 中获取（如果存在），否则 x=None

change_statebool, 可选 (默认=True)

如果为False，将不会改变分类器的状态，即，fit/predict序列是在副本上运行的，self不会改变
如果为真，将使自身适应完整的 X 和 y，最终状态将等同于运行 fit(X, y)

返回:

y_pred形状为 [n_instances, n_classes] 的二维 int 型 np.array: 预测的类别标签概率 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引对应于类别索引，顺序与 self.classes_ 中的顺序相同条目是预测的类别概率，总和为 1

classmethod get_class_tag(tag_name, tag_value_default=None)[源代码]#

获取类标签的值。

不返回在实例上定义的动态标签（通过 set_tags 或 clone_tags 设置）的信息。

参数:

标签名称str: 标签值的名称。
tag_value_default任何: 如果未找到标签，则使用默认/回退值。

返回:

标签值: 在 self 中 tag_name 标签的值。如果未找到，则返回 tag_value_default。

classmethod get_class_tags()[源代码]#

从类及其所有父类中获取类标签。

从 _tags 类属性中检索标签：值对。不返回在实例上通过 set_tags 或 clone_tags 设置的动态标签信息。

返回:

collected_tagsdict: 类标签名称：标签值对的字典。通过嵌套继承从 _tags 类属性中收集。

get_config()[源代码]#

获取 self 的配置标志

返回:

config_dictdict: 配置名称 : 配置值对的字典。从 _config 类属性通过嵌套继承收集，然后是 _config_dynamic 对象属性的任何覆盖和新标签。

get_fitted_params(deep=True)[源代码]#

获取拟合参数。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”。

参数:

深度bool, 默认=True

是否返回组件的拟合参数。

如果为真，将返回一个参数名称 : 值的字典，包括此对象中可拟合组件的拟合参数（= 值为 BaseEstimator 的参数）。
如果为 False，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，但不包括组件的拟合参数。

返回:

fitted_params带有字符串键的字典

拟合参数的字典，paramname : paramvalue 键值对包括：

always: 此对象的所有拟合参数，通过 get_param_names 获取的值是该键对应的拟合参数值，属于此对象
如果 deep=True，还包含组件参数的键/值对，组件的参数被索引为 [componentname]__[paramname]，所有 componentname 的参数都以其值的形式显示为 paramname。
如果 deep=True，还包含任意层级的组件递归，例如，[componentname]__[componentcomponentname]__[paramname] 等。

classmethod get_param_defaults()[源代码]#

获取对象的参数默认值。

返回:

default_dict: dict[str, Any]: 键是 cls 中所有在 __init__ 中定义了默认值的参数，值是 __init__ 中定义的默认值。

classmethod get_param_names(sort=True)[源代码]#

获取对象的参数名称。

参数:

排序bool, 默认=True: 是否按字母顺序返回参数名称（True），或者按它们在类 __init__ 中出现的顺序返回（False）。

返回:

param_names: list[str]: cls 的参数名称列表。如果 sort=False，则按它们在类 __init__ 中出现的顺序排列。如果 sort=True，则按字母顺序排列。

get_params(deep=True)[源代码]#

获取此对象的参数值字典。

参数:

深度bool, 默认=True

是否返回组件的参数。

如果为真，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，包括组件的参数（= BaseObject 值的参数）。
如果为 False，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，但不包括组件的参数。

返回:

参数带有字符串键的字典

参数的字典，paramname : paramvalue 键值对包括：

始终：此对象的所有参数，如通过 get_param_names 获取的值是该键的参数值，此对象的值始终与构造时传递的值相同。
如果 deep=True，还包含组件参数的键/值对，组件的参数被索引为 [组件名称]__[参数名称]，所有组件名称的参数都以其值的形式显示为参数名称。
如果 deep=True，还包含任意层级的组件递归，例如，[componentname]__[componentcomponentname]__[paramname]，等等。

get_tag(tag_name, tag_value_default=None, raise_error=True)[源代码]#

从估计器类获取标签值和动态标签覆盖。

参数:

标签名称str: 要检索的标签名称
tag_value_default任意类型，可选；默认=None: 如果未找到标签，则使用默认/回退值
raise_error布尔: 当未找到标签时是否引发 ValueError

返回:

标签值任何: 在 self 中 tag_name 标签的值。如果未找到，如果 raise_error 为 True，则返回错误，否则返回 tag_value_default。

引发:

如果 raise_error 为 True，即如果 tag_name 不在其中，则引发 ValueError。
self.get_tags().keys()

get_tags()[源代码]#

从估计器类和动态标签覆盖中获取标签。

返回:

collected_tagsdict: 标签名称 : 标签值对的字典。从 _tags 类属性通过嵌套继承收集，然后是 _tags_dynamic 对象属性的任何覆盖和新标签。

is_composite()[源代码]#

检查对象是否由其他 BaseObjects 组成。

复合对象是一个包含对象的对象，作为参数。在实例上调用，因为这可能因实例而异。

返回:

composite: bool: 一个对象是否有任何参数的值是 BaseObjects。

property is_fitted[源代码]#: 是否已调用 fit。

classmethod load_from_path(serial)[源代码]#

从文件位置加载对象。

参数:

串行zip 文件的名称。

返回:

反序列化的自我结果导致在 path 处输出，由 cls.save(path) 生成

classmethod load_from_serial(serial)[源代码]#

从序列化的内存容器中加载对象。

参数:

serial: ``cls.save(None)`` 输出的第一个元素: 这是一个大小为3的元组。第一个元素表示pickle序列化的实例。第二个元素表示h5py序列化的``keras``模型。第三个元素表示``.fit()``的pickle序列化历史。

返回:

反序列化自身导致输出 serial，来自 cls.save(None)

predict(X)[源代码]#

预测 X 中序列的标签。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以预测标签。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

返回:

y_pred : sktime 兼容的表格数据容器，属于 Table 科学类型sktime 兼容的表格数据容器，属于 Table

预测的类别标签

一维可迭代对象，形状为 [n_instances]，或二维可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions]。

0-th 索引对应于 X 中的实例索引，1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引。

1D np.npdarray，如果 y 是单变量（一维）；否则，与 fit 中传入的 y 类型相同

predict_proba(X)[源代码]#

预测X中序列的标签概率。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以预测标签。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

返回:

y_pred形状为 [n_instances, n_classes] 的二维 int 型 np.array: 预测的类别标签概率 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引对应于类别索引，顺序与 self.classes_ 中的顺序相同条目是预测的类别概率，总和为 1

reset()[源代码]#

将对象重置为初始化后的干净状态。

使用 reset，使用当前的超参数值（get_params 的结果）运行 __init__。这将移除任何对象属性，除了：

超参数 = __init__ 的参数

包含双下划线的对象属性，即字符串”__”

类和对象方法，以及类属性也不受影响。

返回:

自身: 类的实例重置为干净的初始化后状态，但保留当前的超参数值。

注释

等同于 sklearn.clone，但会覆盖 self。在调用 self.reset() 之后，self 的值等于 type(self)(**self.get_params(deep=False))

save(path=None, serialization_format='pickle')[源代码]#

将序列化的自身保存到类字节对象或 (.zip) 文件中。

行为：如果 path 为 None，则返回一个内存中的序列化自身；如果 path 是一个文件，则将 zip 文件存储在该位置并以该名称命名。zip 文件的内容包括：_metadata - 包含自身的类，即 type(self)。_obj - 序列化的自身。此类使用默认的序列化（pickle）。keras/ - 模型、优化器和状态存储在此目录中。history - 序列化的历史对象。

参数:

路径无或文件位置（字符串或路径）: 如果为 None，则将 self 保存到内存中的对象；如果为文件位置，则将 self 保存到该文件位置。例如：

path=”estimator” 那么会在当前工作目录下生成一个名为 estimator.zip 的压缩文件。path=”/home/stored/estimator” 那么 estimator.zip 压缩文件将会存储在 /home/stored/ 目录下。
序列化格式str, 默认 = “pickle”: 用于序列化的模块。可用的选项在 sktime.base._base.SERIALIZATION_FORMATS 下提供。请注意，非默认格式可能需要安装其他软依赖项。

返回:

如果 path 是 None - 内存中序列化的自身
如果 path 是文件位置 - 带有文件引用的 ZipFile

score(X, y) → float[源代码]#

在X上将预测标签与真实标签进行比较。

参数:

Xsktime 兼容的时间序列面板数据容器，属于 Panel 科学类型

时间序列以评分预测标签。

可以存在于任何 Panel 类型的科学类型中，例如：

pd-multiindex: 具有列 = 变量，索引 = pd.MultiIndex 的 pd.DataFrame，其中第一级 = 实例索引，第二级 = 时间索引
numpy3D: 3D np.array（任意数量的维度，等长序列），形状为 [n_instances, n_dimensions, series_length]
或其他任何支持的 Panel mtype

有关mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER

有关规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

并非所有估计器都支持具有多变量或不等长序列的面板，详情请参阅标签参考。

ysktime 兼容的表格数据容器，表格科学类型

1D 可迭代对象，形状为 [n_instances] 或 2D 可迭代对象，形状为 [n_instances, n_dimensions] 的类标签，用于拟合 0-th 索引对应于 X 中的实例索引 1-st 索引（如果适用）对应于 X 中的多输出向量索引支持的 sktime 类型：np.ndarray（1D，2D），pd.Series，pd.DataFrame

返回:

浮点数，预测(X) 与 y 的准确度评分

set_config(**config_dict)[源代码]#

将配置标志设置为给定值。

参数:

config_dictdict

配置名称 : 配置值对的字典。有效的配置、值及其含义如下所示：

显示str, “diagram” (默认), 或 “text”

jupyter 内核如何显示 self 的实例

“diagram” = html 盒子图表示
“text” = 字符串输出

print_changed_onlybool, 默认=True

是否仅打印与默认值不同的自身参数（False），或打印所有参数名称和值（False）。不嵌套，即仅影响自身，不影响组件估计器。

警告str, “on” (默认), 或 “off”

是否引发警告，仅影响来自 sktime 的警告

“on” = 将引发来自 sktime 的警告
“off” = 不会从 sktime 引发警告

后端:并行str, 可选, 默认=”None”

在广播/矢量化时用于并行化的后端，是以下之一

“None”: 按顺序执行循环，简单的列表推导
“loky”, “multiprocessing” 和 “threading”: 使用 joblib.Parallel
“joblib”：自定义和第三方 joblib 后端，例如 spark
“dask”: 使用 dask，需要在环境中安装 dask 包

backend:parallel:paramsdict, 可选, 默认={} (未传递参数)

传递给并行化后端的附加参数作为配置。有效键取决于 backend:parallel 的值：

“None”: 没有额外参数, backend_params 被忽略
“loky”, “multiprocessing” 和 “threading”: 默认的 joblib 后端任何有效的 joblib.Parallel 键都可以在这里传递，例如 n_jobs，除了 backend 直接由 backend 控制。如果未传递 n_jobs，它将默认为 -1，其他参数将默认为 joblib 的默认值。
“joblib”：自定义和第三方 joblib 后端，例如 spark。任何 joblib.Parallel 的有效键都可以在这里传递，例如 n_jobs，在这种情况下，backend 必须作为 backend_params 的键传递。如果未传递 n_jobs，它将默认为 -1，其他参数将默认为 joblib 的默认值。
dask: 任何 dask.compute 的有效键都可以传递，例如 scheduler

返回:

self对自身的引用。

注释

改变对象状态，将 config_dict 中的配置复制到 self._config_dynamic。

set_params(**params)[源代码]#

设置此对象的参数。

该方法适用于简单的估计器以及复合对象。对于复合对象，即包含其他对象的对象，可以使用参数键字符串 <component>__<parameter> 来访问组件 <component> 中的 <parameter>。如果这使得引用明确，例如没有两个组件的参数名称是 <parameter>，那么也可以使用不带 <component>__ 的字符串 <parameter>。

参数:

**参数dict: BaseObject 参数，键必须是 <component>__<parameter> 字符串。如果 get_params 键中唯一，__ 后缀可以别名完整字符串。

返回:

self引用自身（在参数设置之后）

set_random_state(random_state=None, deep=True, self_policy='copy')[源代码]#

设置 random_state 伪随机种子参数为 self。

通过 estimator.get_params 查找名为 random_state 的参数，并通过 set_params 将其设置为由 random_state 派生的整数。这些整数通过 sample_dependent_seed 的链哈希采样得到，并保证种子随机生成器的伪随机独立性。

根据 self_policy 应用于 estimator 中的 random_state 参数，并且仅当 deep=True 时，应用于剩余的组件估计器。

注意：即使 self 没有 random_state，或者没有任何组件有 random_state 参数，也会调用 set_params。因此，set_random_state 将重置任何 scikit-base 估计器，即使那些没有 random_state 参数的估计器。

参数:

random_stateint, RandomState 实例或 None, 默认=None

伪随机数生成器，用于控制随机整数的生成。传递 int 以在多次函数调用中获得可重复的输出。

深度bool, 默认=True

是否在子估计器中设置随机状态。如果为 False，则仅设置 self 的 random_state 参数（如果存在）。如果为 True，则还会在子估计器中设置 random_state 参数。

self_policystr, 可选值为 {“copy”, “keep”, “new”}, 默认值为 “copy”

“复制”：estimator.random_state 被设置为输入的 random_state
“保持” : estimator.random_state 保持不变
“new” : estimator.random_state 被设置为一个新随机状态，

源自输入 random_state，并且通常与它不同

返回:

self自我引用

set_tags(**tag_dict)[源代码]#

将动态标签设置为给定值。

参数:

**标签字典dict: 标签名称：标签值对的字典。

返回:

自我: 自我引用。

注释

通过在 tag_dict 中设置标签值，将对象状态更改为 self 中的动态标签。

summary()[源代码]#

返回模型拟合的损失/指标的汇总函数。

返回:

history: dict 或 None,: 包含模型训练/验证损失和指标的字典