在机器学习中，输入数据的验证是一个重要的步骤，以确保数据的质量和一致性。这个助手函数专门为此目的设计，可以在需要输入验证的估计器中使用。它能够检查输入样本和目标数据，确保它们符合预期的形状和类型。此外，该函数还可以重置或设置估计器的内部属性，如特征数量和特征名称。
该函数接受多个参数，以提供灵活的数据验证方式。以下是一些关键参数的详细说明：
_estimator：这是要验证输入数据的估计器实例。通过这个参数，函数能够访问估计器的内部属性和方法，以便进行正确的数据验证。
X：这是输入样本，可以是数组、稀疏矩阵或数据框，形状为(n_samples, n_features)。如果设置为'no_validation'，则不对X进行验证。这在元估计器中非常有用，因为它们可以将输入验证委托给底层的估计器。
y：这是目标数据，可以是数组，形状为(n_samples,)。如果为None，则仅对X调用check_array。如果估计器的requires_y标签为True，则会引发错误。如果设置为'no_validation'，则对X调用check_array并忽略估计器的requires_y标签。
reset：这是一个布尔值，默认为True。如果为True，则重置n_features_in_属性。如果为False，则检查输入数据是否与上次reset为True时提供的数据一致。建议在fit方法和第一次调用partial_fit时将reset设置为True。
validate_separately：这是一个布尔值或字典元组，默认为False。如果为False，则调用check_X_y。否则，它必须是用于调用X和y的check_array的kwargs字典元组。在这些字典中自动添加了estimator=self，以便在输入数据无效时生成更详细的错误消息。
skip_check_array：这是一个布尔值，默认为False。如果为True，则不对X和y进行更改，只检查feature_names_in_和n_features_in_。否则，对X和y调用check_array。
**check_params：这是传递给check_array或check_X_y的参数。如果validate_separately不为False，则忽略这些参数。在这些参数中自动添加了estimator=self，以便在输入数据无效时生成更详细的错误消息。
该函数返回验证后的输入数据。如果同时验证了X和y，则返回一个元组。
以下是一个使用该助手函数的简单示例：
from sklearn.utils.validation import check_X_y
# 假设有一个估计器实例 estimator 和输入数据 X, y
# 可以这样调用函数来验证数据
X_checked, y_checked = check_X_y(X, y, estimator=estimator)
在这个示例中，首先从sklearn.utils.validation导入了check_X_y函数。然后，创建了一个估计器实例estimator和输入数据X, y。最后，调用check_X_y函数来验证数据，并返回验证后的X_checked和y_checked。