在机器学习领域，确保模型的准确性和可靠性至关重要。scikit-learn库提供了一套全面的验证工具，帮助开发者检查他们的估计器是否遵循了scikit-learn的约定。这些约定涵盖了输入验证、数据形状等方面，确保模型在实际应用中能够稳定运行。
使用这些验证工具，开发者可以对估计器进行详尽的测试，包括但不限于输入验证、数据形状检查等。如果估计器类继承自scikit-learn.base中的相应mixin，还会运行额外的分类器、回归器、聚类器或转换器的测试。
为了提高测试的灵活性，scikit-learn提供了一个名为generate_only=True的设置选项。当设置为True时，check_estimator函数将返回一个生成器，该生成器产生(estimator, check)元组，其中check可以独立于其他检查调用。这意味着开发者可以独立运行所有检查，并报告失败的检查项。
此外，scikit-learn还提供了一个pytest特定的装饰器parametrize_with_checks，使得测试多个估计器变得更加简单。通过使用这个装饰器，开发者可以轻松地为不同的估计器参数化测试，从而提高测试的覆盖率和效率。
在实际使用中，开发者可以通过以下方式引入并使用这些验证工具：
from sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
check_estimator(LogisticRegression(), generate_only=True)
上述代码片段展示了如何对逻辑回归模型进行验证。通过设置generate_only=True，开发者可以获取一个生成器，该生成器产生(estimator, check)元组，然后可以独立地对每个估计器进行验证。