例如
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
ss = ShuffleSplit(n_splits=1,
train_size=0.8,
test_size=0.2,
random_state=0)
train_index, test_index = next(ss.split(X, y))
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
在上述代码的情况下，在0.22版本中，输出结果如下。
LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='warn',
n_jobs=None, penalty='l2', random_state=None, solver='warn',
tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False)
但对于0.23版本，它将如下所示。
LogisticRegression()
为什么scikit在从0.22版本升级到0.23版本的过程中了解到对该规范的更改？
请参阅set_config方法的定义。特别是：
print_changed_only:bool，默认值=无如果为True，则仅设置为非默认值的参数打印估计器时将打印值。例如当为True时
print(SVC())将只打印"SVC(("，而默认值为行为将是打印"SVC(C=1.0，cache_size=200，…("所有未更改的参数。..版本添加：：0.21
要返回旧行为，请尝试先前启动的估计器：
from sklearn import set_config
set_config(print_changed_only=False)
或更改来源(不推荐，只有当你了解自己在做什么时(