Methods#
Summary#
method |
class parent |
truncated documentation |
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DBFInMemory |
||
SkBaseLearnerCategory |
Stocke les paramètres dans une classe |
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SkCustomKnn |
constructor |
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TextVectorizerTransformer |
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SkBaseLearnerCategory |
usual |
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SkBaseLearnerCategory |
Prédit en appelant le modèle associé à chaque catégorie. |
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SkBaseLearnerCategory |
Retoure X, y, sample_weight pour la categorie c uniquement. |
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SkBaseLearnerCategory |
Retourne les catégories indiquées par colnameind. |
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DBFInMemory |
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SkBaseLearnerCategory |
Output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample for a classifier |
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SkCustomKnn |
Computes the output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample … |
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SkCustomKnn |
Converts a distance to weight. |
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SkBaseLearnerCategory |
Apprends un modèle pour chaque modalité d’une catégorie. |
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SkCustomKnn |
Train a k-NN model. There is not much to do except storing the training examples. |
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TextVectorizerTransformer |
Trains an estimator on every column. |
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SkBaseLearnerCategory |
Retourne les paramètres qui définissent l’objet (tous ceux nécessaires pour le cloner). |
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SkCustomKnn |
Finds the k nearest neighbors for x. |
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SkBaseLearnerCategory |
Prédit en appelant le modèle associé à chaque catégorie. |
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SkCustomKnn |
Predicts, usually, it calls the |
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SkBaseLearnerCategory |
Output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample for a classifier |
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SkBaseLearnerCategory |
Returns the mean accuracy on the given test data and labels. |
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SkBaseLearnerCategory |
Change les paramètres qui définissent l’objet (tous ceux nécessaires pour le cloner). |
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TextVectorizerTransformer |
Applies the vectorizer on X. |