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沙龙
6
回答
sklearn
中
的
“
transform
”
和
“
fit_transform
”
有
什么区别
?
python
、
scikit-learn
在
sklearn
-python工具箱
中
,
有
两个函数
和
关于 ..。下面是两个函数
的
描述 ? ? 但是它们之间
的
区别是什么呢?
浏览 120
提问于2014-05-24
得票数 162
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1
回答
学习StandardScaler,不允许直接转换,我们需要
fit_transform
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
fit_transform
和
transform
有
什么区别
?为什么转换不能直接工作呢?from
sklearn
.preprocessing import StandardScaler X_train = X_scaler.fit_
transform
(X_train)如果直接转换,则会产生以下错误 NotFittedE
浏览 1
提问于2018-08-23
得票数 3
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1
回答
未定义名称'StandardScaler‘
python
、
scikit-learn
我已经通过pip3安装了scikit-learn 0.23.2,但是,我从代码
中
得到以下错误 Traceback (most recent call last): X = StandardScaler().
fit_transform
(X) NameError: name 'StandardScaler' isnot defined 我在网上搜索了类似的主题,但是版本是正确
的
,我不知道还能做什么。i
浏览 1464
提问于2020-11-08
得票数 0
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1
回答
Scikit learn -
fit_transform
on test set
machine-learning
、
classification
、
scikit-learn
、
random-forest
、
text-classification
我正在努力使用Python
中
的
Random Forest
和
Scikit learn。我找到了一种使用DictVectorizer
的
fit_transform
的
方法。) 我
的
问题是
fit_transform
方法在包含大约8,000个实例
的
训练数据集上工作,但是当我尝试将我
的
测试集也转换为数字特征时,\feature_extracti
浏览 0
提问于2014-02-25
得票数 14
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3
回答
如何对这个多标签数据集进行“标签编码”?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
multilabel-classification
、
label-encoding
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。问题是LabelEncoder接受
的
参数是这样
的
。le.
transform
(["local"]) #For the first row in the data frame现在,这是第一行
的
正确编码,但是我该如何对每隔一行进行编码呢我不认为手写它是非常可行
的
,因为我
的
实际数据集大约是6000个样本。 我也不确定目标是否应该用逗号分隔,我总
浏览 24
提问于2020-08-06
得票数 0
1
回答
python
中
的
应用程序函数LabelEncoder().
fit_transform
python
我
有
一个关于LabelEncoder().
fit_transform
函数
的
理论问题。 我在一个分类应用程序中使用函数/方法。它工作得很好。#Import df_data = df_data.apply(LabelEncoder().
fit_transform</
浏览 684
提问于2020-04-28
得票数 0
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1
回答
用Python对Catigorical变量进行重新编码
python
、
scikit-learn
、
feature-extraction
、
categorical-data
据我所知,
有
三个类是从用于对变量进行编码
的
scikitlearn包中提取
的
: LabelEncoder、OneHotEncoder
和
LabelBinarizer。对象X包含几个列,第一个列是我需要转换
的
分类字符串(如果有人也可以告诉我如何插入表,这将是
有
帮助
的
。我必须使用HTML吗?)from
sklearn
.preprocessing import LabelEncoderX[:, 0]
浏览 1
提问于2018-04-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
管道不适用于标签编码器
python
、
pipeline
、
preprocessor
我如下所示from
sklearn
import preprocessingfrom
sklearn
.pipeline import\lib\site-packages\
sklearn
\pipeline.py in
fit_transform
(self, X, y, **fit_params) 184
浏览 7
提问于2016-10-17
得票数 2
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1
回答
学习:在管道
中
应用相同
的
比例来训练
和
预测。
python
、
scikit-learn
我正在编写一个函数,在这个函数
中
,最好
的
模型是通过k折叠交叉验证选择
的
。在函数内部,我
有
一条管道 管道是否转换了我想要对目标进行预测
的
数据,使用与火车数据相同
的
匹配,即使我没有指定它?pipe.fit(test_data) 计算
浏览 2
提问于2017-11-20
得票数 3
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1
回答
sklearn
.impute SimpleImputer:为什么
transform
()首先需要
fit_transform
()?
python
、
scikit-learn
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my_imputer.fit_
transform<
浏览 1
提问于2019-05-08
得票数 10
1
回答
CountVectorizer MultinomialNB ValueError:维度不匹配
machine-learning
、
scikit-learn
、
naivebayes
、
multinomial
、
countvectorizer
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。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: CountVectorizerfrom
sklearn
.naive_bayes import
浏览 0
提问于2017-08-07
得票数 1
1
回答
变量
的
解相关与主成分分析
python
、
pandas
、
numpy
、
correlation
、
pca
我需要对存储在数组values
中
的
两个不同
的
标量预测器运行回归分析,比如A
和
B。然而,这两个预测因子彼此高度相关,因此我被告知首先通过PCA解除它们
的
相关性。我绝对不是PCA方面的专家,但到目前为止我所做
的
事情如下:from
sklearn
.preprocessing importnp.array([1, 2, 3, 4, 5], [10, 11, 12, 13, 14])
浏览 1
提问于2021-01-20
得票数 0
4
回答
使用
sklearn
时,python
中
的
fit、
transform
和
fit_transform
有
什么不同?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
from
sklearn
.preprocessing import Imputerimputer = imputer.fit(X[:, 1:3]) X[:, 1:3]=imputer.
transform
(X[:, 1:3]) 你能告诉我上面的代码是做什么
的
吗?
浏览 86
提问于2017-05-30
得票数 7
回答已采纳
2
回答
transform
与
fit_transform
的
区别
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
preprocessor
、
kaggle
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</em
浏览 36
提问于2020-11-29
得票数 1
1
回答
如何缩放包含日期时间字段
的
数据(作为索引)?
python
、
pandas
、
numpy
我
的
数据:0 2020-06-25 303.4700 305.26 301.2800311.05 306.7500 310.62 74007212我
的
代码len(df) - int(len(df) * 0.8)df_test = d
浏览 2
提问于2020-06-25
得票数 0
1
回答
python
的
tfidf算法
python
、
scikit-learn
、
tf-idf
().
fit_transform
(documents)print pairwise_similarity.A tfidf = TfidfVectorizer().
fit_transform
\text.py&quo
浏览 0
提问于2013-08-25
得票数 7
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1
回答
如何在python中使用
sklearn
对包含分类数据
的
20+列进行编码
python
我
有
一个包含20+列
的
数据集,每个列都有分类数据。如何在python中使用
sklearn
对其进行编码。其中一个错误:我使用
的
是kaggle数据集x = datasets.iloc[:, 1:23].values from
sklearn
.model_selection import tr
浏览 0
提问于2017-11-21
得票数 0
1
回答
sklearn
类方法
的
参数
python
、
scikit-learn
我
有
两个小问题。因此,在浏览了大量
sklearn
的
文档后,我注意到许多
sklearn
预处理类(如标准scaler )都有一个.
transform
方法,该方法获取X值并对其进行缩放。然而,为了确保这可以在管道
中
执行,该方法还确保将y值也作为输入(尽管如果需要可以忽略) 因此,问题1:这些方法
的
文档如下所示:
fit_transform
(self,X,y)。问题2:如果我对第一个问题
的
想法是正确
的
,那么SelectKBe
浏览 19
提问于2020-07-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么要使用滑雪板规范功能而不是原始
的
方法?
python
、
numpy
、
sklearn-pandas
在查看了MinMaxScaler
和
MaxAbsScaler
的
源代码之后,我不明白为什么要使用它们,因为我可以在没有开销
的
情况下创建相同
的
输出。import
sklearn
.preprocessingx/np.max(np.abs(x),axis=0)
浏览 3
提问于2022-08-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
ValueError在预测测试数据具有不同形状
的
单词向量
的
位置
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
text-classification
下面是我
的
代码,我正在尝试文本分类模型;ifidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf.shape X_
浏览 1
提问于2020-07-09
得票数 1
回答已采纳
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