我正在使用minmax scaler来缩放X，Y数据。我看到一些人只是分别缩放x和y，如下所示： from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerX=dataset.iloc[:,0:13]Xnorm=pd.DataFrame(data=sc.fit_transform(X))
yshape=pd.DataFramex</e
浏览 36提问于2021-07-31得票数 0
[ ('model',model)但这是在抛出一个TypeError：
TypeError: fit_transform() takes 2这个转换器应该用来编码目标值，即y，而不是输入
浏览 7提问于2020-07-14得票数 6
我尝试使用列'y‘中的值来转换列'X’(这是一个玩具示例，只是为了演示如何使用y进行转换)，然后再用最后一个线性回归估计器进行拟合。): pass return self print(y)
r
浏览 2提问于2019-07-11得票数 0
(X) return super(NewLabelBinarizer, self).fit(X).transformy=None):
X = X.str.lower()train_y<
浏览 0提问于2019-08-04得票数 0
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X和y是字符串的列表，假设X=['London is great', 'London is beautiful', 'I hate London']和y=['p','p','n']。_):
浏览 0提问于2018-03-20得票数 2
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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 train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_tes
浏览 0提问于2017-11-21得票数 0
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def fit(self, X, y): return self
...return transformed_X
return self.fit(X, y).transform(X)
classdef fit(self, X, <em
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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什么是最好的方式编码字符串的值使用py手电筒？ country league home_team away_team home_odds draw_odds away_odds home_score away_score dow month1 Braz
浏览 3提问于2022-06-24得票数 -1
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, thresholds = _binary_clf_curve( 733 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight)
734 y_true = column_or_1d(y<
浏览 7提问于2022-03-28得票数 0
,Y_train)print(pipeLine.steps[2][1].intercept_)手动执行：X_trainScaledandPoly= PolynomialFeatures().<em
浏览 13提问于2019-07-27得票数 1
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y=None): ''' for col in self.columns: for colname,col in output.iteritems():
浏览 5提问于2022-02-23得票数 0
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from pmdarima.pipeline import Pipeline ("fourier_1", FourierFeaturizer(m=7, k=1)),])
当我运行以上代码时。我得到以下错误：TypeEr
浏览 11提问于2022-07-26得票数 0
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如何在转换数据后分别获得X_train和y_trainfrom sklearn.pipeline import Pipeline y = DATA["class"].valuesX_train, X_test, y_train,y_
浏览 2提问于2021-12-01得票数 0
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我正在尝试使用lambda函数，但它不起作用：和：
df[['sex','embarked','alive']]= df[['sex&#x
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
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x_tr = SelectKBest(chi2, k=25).fit_transform(x_tr,y_tr)这是我拥有的代码。
浏览 11提问于2021-10-21得票数 1
y = load_breast_cancer(return_X_y=True)我使用fit_transform方法获得所选的特性。y =
浏览 6提问于2022-07-25得票数 1
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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。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
如何在滑雪板管道中使用LabelEncoder？米维import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderimport sklearn
浏览 5提问于2020-09-14得票数 1
3回答
y=None): ''' columns in X. output = X.copy()self.columns is not None:
浏览 5提问于2019-10-03得票数 4
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fldname
return self
return self
391 return Xt--> 393
浏览 19提问于2020-04-09得票数 0
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