Methods

Summary

method	class parent	truncated documentation
__init__	DBFInMemory
__init__	SkBaseLearnerCategory	Stocke les paramètres dans une classe SkLearnParameters, elle garde une copie des paramètres pour …
__init__	SkCustomKnn	constructor
__init__	TextVectorizerTransformer
__repr__	SkBaseLearnerCategory	usual
_any_predict	SkBaseLearnerCategory	Prédit en appelant le modèle associé à chaque catégorie.
_filter_cat	SkBaseLearnerCategory	Retoure X, y, sample_weight pour la categorie c uniquement.
_get_cat	SkBaseLearnerCategory	Retourne les catégories indiquées par colnameind.
_iter_records	DBFInMemory
decision_function	SkBaseLearnerCategory	Output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample for a classifier
decision_function	SkCustomKnn	Computes the output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample …
distance2weight	SkCustomKnn	Converts a distance to weight.
fit	SkBaseLearnerCategory	Apprends un modèle pour chaque modalité d’une catégorie.
fit	SkCustomKnn	Train a k-NN model. There is not much to do except storing the training examples.
fit	TextVectorizerTransformer	Trains an estimator on every column.
get_params	SkBaseLearnerCategory	Retourne les paramètres qui définissent l’objet (tous ceux nécessaires pour le cloner).
knn_search	SkCustomKnn	Finds the k nearest neighbors for x.
predict	SkBaseLearnerCategory	Prédit en appelant le modèle associé à chaque catégorie.
predict	SkCustomKnn	Predicts, usually, it calls the decision_function …
predict_proba	SkBaseLearnerCategory	Output of the model in case of a regressor, matrix with a score for each class and each sample for a classifier
score	SkBaseLearnerCategory	Returns the mean accuracy on the given test data and labels.
set_params	SkBaseLearnerCategory	Change les paramètres qui définissent l’objet (tous ceux nécessaires pour le cloner).
transform	TextVectorizerTransformer	Applies the vectorizer on X.