如何在数组中使用fit_transform？
在数组中使用fit_transform是指在机器学习中对特征数据进行预处理的一种方法。fit_transform方法通常用于对数据进行标准化、归一化或特征提取等操作，以便更好地适应机器学习模型的训练和预测。
具体步骤如下：
- 导入所需的库和模块，例如numpy和sklearn.preprocessing。
- 创建一个数组或数据集，可以是二维数组或DataFrame。
- 实例化一个预处理器对象，例如StandardScaler（标准化）、MinMaxScaler（归一化）或PCA（主成分分析）等。
- 使用fit_transform方法对数组进行处理，fit_transform方法会根据数据的分布特点进行相应的处理，并返回处理后的结果。
- 对处理后的结果进行进一步的操作，例如训练机器学习模型或进行数据分析。
使用fit_transform的优势在于它能够自动适应数据的分布特点，并进行相应的预处理操作，从而提高机器学习模型的性能和准确性。
fit_transform方法在各类编程语言中都有相应的实现，例如Python中的scikit-learn库（sklearn.preprocessing）和numpy库，Java中的Weka库等。
在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）进行数据预处理和模型训练。TMLP提供了丰富的预处理算法和模型训练工具，可以方便地进行数据处理和模型训练。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。
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3回答
这是一个很小的数据帧，其中包含我需要编码的一小部分数据。
我目前的工作是使用SciKit-Learns LabelEncoder()，
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(["local", "animals", "local", "diet", "food", "health", "local", "police brutality", "police", "kids", "dog
浏览 24提问于2020-08-06得票数 0
3回答
我正在编写一个非常基本的程序来预测数据集中丢失的值，它使用scikit-learn的Imputer类。
我创建了一个NumPy数组，创建了一个带有策略=‘mean’的Imputer对象，并在NumPy数组上执行了fit_transform()。
当我在执行fit_transform()之后打印数组时，“Nan‘s残留物”，我无法得到任何预测。
我在这里做错什么了？我该如何预测丢失的值？
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
X = np.array([[23.56],[53.45],['NaN'
浏览 4提问于2014-07-29得票数 18
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如何在不同的脚本中使用fit_transform和inverse_transform？
我首先在脚本中对数值目标(整数)进行规范化。
然后，我使用另一个脚本实时预测这些数值目标(回归).
fit_transform & inverse_transform函数def位于第三个脚本中。
scaler = MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0.,1.))
def normalize(array):
array = scaler.fit_transform(array).flatten()
return array
def inv
浏览 11提问于2022-06-29得票数 0
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我正在使用Scikit- tSNE学习来查询大约1000个散点图，但我似乎需要一个2D的numpy数组来访问fit_transform方法。我是Python新手。
我的密码
from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
import cv2
mypath='/Path/to/files/scatterplots/'
onlyfiles = [ f for f in listdir(mypath) if isfile(join(mypath,f)) ]
photos = np.empty(len(onlyfiles),
浏览 1提问于2019-02-06得票数 0
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我很难理解transform()和fit_transform()到底是如何一起工作的。
我在我的训练数据集上调用fit_transform()，然后在测试集上调用transform()。
但是，如果我在测试集中调用fit_transform()，就会得到不好的结果。
有人能给我解释一下为什么会发生这种情况吗？
浏览 2提问于2018-02-08得票数 14
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现在，我的数据在一个2乘2的数字数组中。如果我要在数组上使用MinMaxScaler fit_transform，它将逐列规范化它，而我希望将整个np数组全部规范化。有这样的事吗？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 4
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我用TensorFlow和Keras构建并训练了一个神经网络，它对我的数据非常有效。在使用这些数据之前，我使用sklearn中的StandardScale()对其进行标准化。I fit_transform()训练数据，并且只转换()测试和验证数据。
最后，我救了我的模特。
现在我想使用这个模型来处理新的数据。我想我也需要转换()这个数据，但是我该如何做呢？
我的数据与训练数据集的fit_transform()函数中的所有参数进行了转换。如果我在我的新数据中使用fit_transform()，我会得到更糟糕的结果，而不是像我进行验证和测试数据那样对它们进行转换。
是否有方法存储来自fit_tra
浏览 3提问于2021-05-25得票数 0
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1回答
我正在处理隔离森林的APT分类，它得到了令人鼓舞的结果。现在我试图通过特征选择来提高性能，并且我考虑了PCA方法。
df = pd.read_csv("features_labeled_PULITOIsolationFor.csv")
apt_list = list(set(df.apt))[1:] ## Il primo è nan quindi lo scarto
for apt_name in apt_list:
out_file = open("test.txt","a")
out_file.write(apt_name
浏览 1提问于2018-02-21得票数 0
1回答
我正在实践实现逻辑回归，并对下面的代码有一些疑问，我已经从网站上采取了。
y=data['Survived'] # Target Variable
x=data.drop(['Survived'],axis=1)
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(x,y,random_state=101,stratify=y)
r=LogisticRegression()
val=lr.fit(train_
浏览 10提问于2022-09-19得票数 1
2回答
然而，在尝试将数组存储在numpy文件中时，当尝试提取它并使用它时，在尝试将数组应用于序列时得到错误消息。
这是两个阵列，不确定哪个阵列导致了问题。
X = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
y = [0,1,2,3,4,5,6....]
在尝试检索它并使用它来获取以下值时：
X: array(list[1,2,3],list[4,5,6],list[7,8,9])
y = array([0,1,2,3,4,5...])
代码如下：
vectors = np.array(X)
labels = np.array(y)
在t-sne上检索工作时
visualisations =
浏览 2提问于2018-06-29得票数 0
1回答
我从一个标记的数据集开始，现在通过使用MultiColumnLabelEncoder将其更改为数据编号。现在，我希望将新输出保存到CSV文件中。如何做到这一点，下面的代码和我想要保存的数据的图像。
class MultiColumnLabelEncoder:
def __init__(self,columns = None):
self.columns = columns # array of column names to encode
def fit(self,X,y=None):
return self # not relevant here
def tran
浏览 5提问于2022-02-23得票数 0
下面是我调用todense()时的代码和内存错误，我使用的是GBDT模型，并且想知道是否有人有好的想法如何处理内存错误？谢谢。
for feature_colunm_name in feature_columns_to_use:
X_train[feature_colunm_name] = CountVectorizer().fit_transform(X_train[feature_colunm_name]).todense()
X_test[feature_colunm_name] = CountVectorizer().fit_transform(X_test[fea
浏览 0提问于2018-09-05得票数 1
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我不明白fit和fit_transform方法在scikit-learn中的区别。有人能简单地解释一下为什么我们可能需要转换数据吗？
这是什么意思，拟合一个模型的训练数据和转换为测试数据？例如，这是否意味着在培训中将分类变量转换为数字，并将新的功能集转换为测试数据？
浏览 0提问于2016-06-21得票数 240
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在执行代码时：(摘自Aurelien Geron的“使用Scikit进行机器学习-学习、Keras和TensorFlow:构建智能系统的概念、工具和技术”一书的第69页) housing_cat_encoded = ordinal_encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_encoded[:10] 我收到错误：- ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=['<1H OCEAN' '<1H OCEAN' 'NEA
浏览 20提问于2021-05-11得票数 0
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我是scikit learn和python的初学者，我使用feature_selection包中的SelectKBest尝试了这段看起来非常简单的代码。
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv('test.csv')
train = SelectKBest(chi2, k=120).fit_transform(train)
print train.shape
但是我得到了这个错误，我真的不知道如何修复它!！
TypeError: fit() takes exactly 3 argument
浏览 0提问于2016-04-21得票数 2
2回答
我一直在Kaggle上一门关于中级机器学习的课程。在解释中，为了标记分类数据，他们使用了sklearn.preprocessing的LabelEncoder库。 ? 在这里，对于训练数据集，他们使用了fit_transform，而对于验证数据集，他们只使用了转换，为什么会这样呢？ 此外，在处理空值时，他们在训练数据集中使用了fit_transform，对于验证数据集，他们使用了transform。 ? 那么，fit_transform和transform之间的区别是什么?它们可以在什么情况下使用？
浏览 36提问于2020-11-29得票数 1
我在这里编写了一段代码，在数组中执行低方差降维技术，当我试图将其转换回dataframe以查看已删除的列名时，它会显示列名为数字( 0,1,2等)的数据框，而不是实际的列名。
下面是代码
有人能帮我解决这个问题吗？
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_rescaled = scaler.fit_transform(Training_Data)
import plotly.express as px
column_names = Training_Data.columns
fro
浏览 16提问于2020-08-22得票数 0
我试图将MinMaxScaler应用于numpy数组的每个元素，并希望将其向量化(我不想使用for循环)。
example = np.array([[2.52163839, 2.54165282, 2.12608389, 2.54515915],
[2.29481214, 1.78448378, 2.26652405, 2.27311454],
[2.31706137, 2.29058921, 1.83225955, 2.29767736]])
我希望第一个元素([2.52163839, 2.54165282, 2
浏览 8提问于2022-09-06得票数 1
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我正在对ColumnTransformer进行一个非常简单的实验，目的是转换一个列数组，在本例中为"a“：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
dataset = pd.DataFrame({"a":["word gone wild","gone with wind"],"c":[1,2]})
tfidf = TfidfVectorizer(min_
浏览 2提问于2019-02-14得票数 7
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我即将习惯Pipelines，所以我首先必须学习/理解它们。我试图复制here中的过程，但我无法将其应用到我的案例中。 在那里，他们写道： # create feature union
features = []
features.append(('pca', PCA(n_components=3)))
features.append(('select_best', SelectKBest(k=6)))
feature_union = FeatureUnion(features)
# create pipeline
estimators = []
estima
浏览 14提问于2019-10-10得票数 0
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2回答
给定一个文本数据数组，
X = np.array(['cat', 'dog', 'cow', 'cat', 'cow', 'dog'])
我想使用sklearn管道来产生输出，如
np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0]])
我最初的尝试
pipe = Pipeline([
('encoder', LabelEncoder()),
('hot',
浏览 2提问于2015-08-05得票数 1
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朱莉娅是新来的。跟随这个博客去做神经网络：
我对Julia中的数据类型和错误消息感到困惑。这是我的代码(同样，在神经网络博客文章之后)：
# read in df to train
train_df = readtable("data/winequality-red.csv", separator=';')
# create train and test data splits
y = train_df[:quality]
x = train_df[:, 1:11] # matrix of all except quality
# vector() and m
浏览 1提问于2015-01-27得票数 3
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我需要对测试集上的分类值进行编码，但不知何故它抛出了TypeError: argument must be a string or number。我不知道为什么会发生这种情况，因为我可以在我的火车上这样做。我的意思是，它们是训练/测试功能集，所以它们是完全相同的，区别在于它们的行数。我不知道如何修复这个问题，我已经尝试使用不同的LabelEncoder，但仍然不能修复错误。请谁来帮帮我。
供您参考，分类数据位于训练和测试要素集中的第8列
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.
浏览 15提问于2020-03-13得票数 0
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1回答
我是个初学Python的学生。我有以下代码：
class A:
...
def fit(self, X, y):
...
return self
def transform(self, X):
...
return transformed_X
def fit_transform(self, X, y):
return self.fit(X, y).transform(X)
class B(A):
...
def fit(self, X, y):
transformed_X = super().fit_tran
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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1回答
我用管道训练分类器：
param_tuning = {
'classifier__learning_rate': [0.01, 0.1],
'classifier__max_depth': [3, 5, 7, 10],
'classifier__min_child_weight': [1, 3, 5],
'classifier__subsample': [0.5, 0.7],
'classifier__n_estimators' :
浏览 4提问于2021-03-20得票数 0
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1回答
Numpy np.newaxis
、、、、
saleprice_scaled = /
StandardScaler().fit_transform(df_train['SalePrice'][:,np.newaxis]);
为什么在这里使用newaxis？我知道newaxis，但我不知道它在这种特殊情况下的用途。
浏览 4提问于2017-08-12得票数 1
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我在理解如何创建sklearn转换器的子类时遇到了问题。我想为长代码示例道歉，我试图使一个最小的可重现性，但无法重新创建错误。希望您能看到大部分代码示例都是我编写的。
下面的代码片段对转换器进行了描述。
class PCAVarThreshSelector(PCA):
"""
Description
-----------
Selects the columns that can explain a certain percentage of the variance in a data set
Authors
-------
Eden Trainor
Notes
浏览 0提问于2018-10-25得票数 2
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1回答
我有包含绝对值和非绝对值的数据集。我将OneHotEncoder应用于范畴值，StandardScaler应用于连续值。
transformerVectoriser = ColumnTransformer(transformers=[('Vector Cat', OneHotEncoder(handle_unknown = "ignore"), ['A', 'B', 'C']),
('Standa
浏览 0提问于2021-06-10得票数 0
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在特征聚维降维中，亲和力=“预先计算”意味着什么?它是如何使用的？但是，我不知道这个“预算法”实际上意味着什么，我是否必须为特征聚集算法提供“预先计算”的内容？“预先计算”究竟是什么意思？
除了原始数据预处理(缩放)，numpy数组之外，我没有传递任何其他内容。在进行特征聚类的fit_transform后，将结果传递给Birch聚类算法，得到了比其他相似点更好的结果。结果与PCA相似，但内存消耗开销要低得多，所以我会使用特征聚集作为降维，但我担心我做错了吗？
浏览 0提问于2018-09-27得票数 2
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我在Python中运行给定的代码行：
df = df.apply(lambda x: d[x.name].fit_transform(x))
并得到以下错误：
~/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/arraysetops.py in _unique1d(ar, return_index, return_inverse, return_counts)
278
279 if optional_indices:
--> 280 perm = ar.argsort(kind='
浏览 1提问于2018-11-08得票数 1
我在使用来自pearsonr的SciPy方法时遇到了一些问题。我试图保持它尽可能简单(注意华丽的N^2循环)，但我仍然遇到了这个问题。我不完全明白我哪里出了问题。我的数组被正确地选择了，并且具有相同的维度。
我运行的代码是：
from scipy import stats
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer, Binarizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
ny_cluster = LabelBinarizer().fit_transfor
浏览 3提问于2015-03-03得票数 2
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我已经在dataframe上应用了一个LabelEncoder()，它返回以下内容：
order/new_carts有不同的标签编码数字，如70, 64, 71, etc。
这是不一致的标签，还是我做错了什么地方？
浏览 5提问于2016-07-18得票数 4
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4回答
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = df.values[:,1:]
X = np.nan_to_num(X)
Clus_dataSet = StandardScaler().fit_transform(X)
Clus_dataSet 有没有人理解这个上下文的含义？ 这里是screenshot!!
浏览 1958提问于2020-08-21得票数 0
利用主成分分析( PCA )从一组4K图像中提取特征，给出了记忆误差
文件"/home/paul90/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/decomposition/_pca.py"，第369行，以fit_transform U，S，V= self._fit(X)表示
MemoryError:无法分配形状(23339520，40)和数据类型float32的数组
我试图从4K图像中提取30个特征(#的组件)，并得到这个错误。
伪码：
矩阵= np.array(np.array(Image.open( im，'r
浏览 2提问于2019-12-27得票数 0
我有一个DataFrame，它包含可以解释为日期的浮点数、字符串和字符串。
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class DataFrameSelector(BaseException, TransformerMixin):
def __init__(self, attribute_names):
self.attribute_names = attribute_names
def fit(self, X, y=None):
return self
def
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
我想知道LabelEncoder()是如何工作的。这是我代码的一部分
for att in all_features_test:
if (str(test_home_data[att].dtypes) == 'object'):
test_home_data[att].fillna( 'Nothing', inplace = True)
train_home_data[att].fillna( 'Nothing', inplace = True)
train_home_data[att] = LabelEncoder()
浏览 1提问于2020-10-12得票数 0
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如何在转换数据后分别获得X_train和y_train
代码
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
DATA=pd.read_csv("/storage/emulated/0/Download/iris-write-from-docker.csv")
X = DATA.drop(["
浏览 2提问于2021-12-01得票数 0
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3回答
在这本书的第七章"TensorFlow机器学习手册“中，作者在预处理数据时使用了scikit learn的fit_transform函数来获取文本的tfidf特征进行训练。在将其分为训练和测试之前，作者将所有文本数据都提供给该函数。这是真的吗?还是我们必须先分离数据，然后在列车上执行fit_transform，在测试上执行transform？
浏览 1提问于2017-12-13得票数 17
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我正在使用sklearn pipeline构建一个机器学习管道。在预处理步骤中，我尝试对两个不同的sting变量进行两种不同的处理: 1) BusinessType上的热编码2) AreaCode上的平均编码，如下所示：
preprocesses_pipeline = make_pipeline (
FeatureUnion (transformer_list = [
("text_features1", make_pipeline(
FunctionTransformer(getBusinessTypeCol, validat
浏览 0提问于2018-10-30得票数 4
1回答
可能是个愚蠢的问题，但我很困惑程序员如何知道输出数据类型是dataframe还是numpy数组，以及应该使用哪些相应的方法。例如，在这里，我们使用pd.read_csv读取csv文件，这将产生一个数据文件。
d0 = pd.read_csv('train.csv') # MNIST train database (https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data)
l = d0['label']
d = d0.drop('label', axis = 1)
所以这里d0是pandas.core.fram
浏览 1提问于2020-07-26得票数 0
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使用PCA和绘制的散射点将DataFrame中的数值列从5列减少到2列之后，我进行了DataFrame聚类。
pc=PCA(n_components = 2).fit_transform(scaled_df)
scaled_df_PCA= pd.DataFrame(pc, columns=['pca_col1','pca_col2'])
#Then I did the KMeans and its plotting
label_PCA=final_km.fit_predict(scaled_df_PCA)
scaled_df_PCA["label_
浏览 4提问于2022-07-21得票数 1
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1回答
我开始学习支持向量机和，我尝试将支持向量机应用于Sci-Kit学习'load_digits‘数据集.
当我将.fit方法应用于SVC时，我得到一个错误：
“预期的2D数组，得到1D数组: array= 1.9142151 0.58897807 1.30203491 . 1.02259477 -1.25769703。如果数据具有单一功能，则使用array.reshape(-1，1)对数据进行整形。
或者array.reshape(1，-1)，如果它包含一个样本。“
这是我写的代码：**
from sklearn.datasets import load_digits
from sklea
浏览 4提问于2020-07-12得票数 0
回答已采纳
目前，我正在尝试使用fancyimpute对一些数据进行单独的训练/测试。但是，我遇到了这样的问题:无法对列车数据执行fit_transform，然后只对测试集使用转换，因为看起来：
转换未实现！这种估算算法很可能不支持归纳模式。此时只支持fit_transform。
可以先把这两组归责后再分开吗？或者我的方法甚至是正确的，只在火车上调用fit，然后再用它来计算测试集？我应该在这两种推测上分别调用fit_transform吗？
谢谢!
浏览 0提问于2019-04-11得票数 0
我正在尝试用以下代码在django框架中实现一个API：
def worker_label_encoder(df,selected_col):
le = LabelEncoder()
enc = le.fit(np.unique(df[selected_col]))
df[selected_col] = df[selected_col].apply(enc.fit_transform)
当我在Atom上的脚本中尝试它时，它工作得很好。但是，当我使用postman通过此API发送POST请求时，它返回
ValueError: bad input shape ()
在这一行
浏览 0提问于2018-01-17得票数 0
假设我有两个功能，它们都是基于文本的；例如，假设我试图预测体育比赛，我得到了：
1)体育评论摘录(正文) 2)网络粉丝预测的节选(也是一篇文章)。
如果我在特性1上使用文本向量器(比如HashingVectorizer)，使用fit_transform()，那么在特性2上再次使用它(fit_transform())会不会不好，还是应该为此创建一个新的向量器？我只是想知道在同一个向量化器的多个特性上重用fit_transform()是否会产生不良的副作用。
浏览 5提问于2014-03-02得票数 0
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我正在试着让我的MultinomialNB正常工作。我在我的训练和测试集上使用CountVectorizer，当然，这两个setz中有不同的单词。所以我明白了，为什么这个错误
ValueError: dimension mismatch
发生了，但我不知道如何修复它。我尝试了CountVectorizer().transform，而不是另一个帖子()中建议的CountVectorizer().fit_transform，但这给了我
NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted.
如何正确使用CountVectori
浏览 0提问于2017-08-07得票数 1
本页：提到：
tf-idf是一个经常用于文本特征的类，还有一个名为TfidfVectorizer的类，它将CountVectorizer和TfidfTransformer的所有选项组合在一个模型中。
然后，我按照代码在我的语料库上使用fit_transform()。如何获得fit_transform()计算出的每个特征的权重？
我试过了：
In [39]: vectorizer.idf_
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError
浏览 179提问于2014-05-22得票数 31
回答已采纳
我在试着用泰坦尼克号的数据集。
我想在一些列上使用LabelBinarizer，并且我希望避免使用for循环。
我正在尝试使用lambda函数，但它不起作用：
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
pp = LabelBinarizer()
X = df['sex', 'embarked', 'alive'] df.apply(lambda X: pp.fit_transform())
和：
df[['sex','embarked','ali
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
回答已采纳
sklearn提供了应用单一热编码器的transform()方法.
要使用transform()方法，在调用transform()方法之前需要使用fit_transform()，否则为
np.array([[1, 1], [2, 1], [3, 2], [np.nan, 2]])
from sklearn.impute import SimpleImputer
my_imputer = SimpleImputer()
my_imputer.transform(df)
出现错误
NotFittedError:这个SimpleImputer实例还没有安装。在使用此方法之前，使用适当的参数调用“f
浏览 1提问于2019-05-08得票数 10
我正在尝试使用OneHotEncoder()和TfidfVectorizer()对我的训练数据执行多列转换，这是一个numpy数组。我正在尝试使用make_column_transformer()同时执行所有转换。X_train是我的输入数据。
输入数据
print(X_train.shape)
>>> (75117, 6)
样本实例
print(X_train[5,:])
>>> ['electrical_contractor_license-electrical_contractor_license-general_contractor_lice
浏览 6提问于2021-02-26得票数 2
回答已采纳
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