python fit_transform
时间: 2023-03-20 11:08:08 浏览: 399
fit_transform是scikit-learn库中的一个方法,用于对数据进行拟合和转换。在机器学习中,通常需要对数据进行预处理,如标准化、归一化等,fit_transform方法可以同时完成这两个步骤。具体来说,fit_transform方法会先对数据进行拟合,即计算出需要用到的参数,然后再将数据进行转换,得到处理后的数据。在使用fit_transform方法时,需要先创建一个转换器对象,然后调用该对象的fit_transform方法即可。
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st=StandardScaler() dataset_st=st.fit_transform(count) dataset_st=st.fit_transform(earn) dataset_st=st.fit_transform(gas) dataset_st=st.fit_transform(NG) dataset_st=st.fit_transform(EUA) dataset_st=st.fit_transform(CER) dataset_st=st.fit_transform(hs300) dataset_st=st.fit_transform(zz500) dataset_st=st.fit_transform(price),怎么修改代码,使得数据可以无限大或者非常大,不受float64的影响
要使数据无限大或非常大,您可以使用Python中的Bigfloat库,它可以处理任意精度的浮点数。您可以将您的数据转换为Bigfloat类型,以避免受到float64的限制。以下是修改代码的示例:
```
from bigfloat import *
# 将数据转换为Bigfloat类型
count_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(count)]
earn_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(earn)]
gas_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(gas)]
NG_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(NG)]
EUA_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(EUA)]
CER_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(CER)]
hs300_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(hs300)]
zz500_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(zz500)]
price_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(price)]
# 将数据转换为numpy array类型
dataset_st = np.array([count_st, earn_st, gas_st, NG_st, EUA_st, CER_st, hs300_st, zz500_st, price_st])
# 进行标准化处理
dataset_st = st.fit_transform(dataset_st)
```
请注意,使用Bigfloat库可能会导致代码运行速度较慢,因为它需要更多的计算资源来处理任意精度的浮点数。
python中fit_transform函数
fit_transform函数是scikit-learn中的一个函数,用于对数据进行预处理和特征工程。它可以同时进行数据拟合和转换,即将原始数据转换为模型所需的特征矩阵。在机器学习中,fit_transform函数通常用于将数据集分为训练集和测试集,并对训练集进行拟合和转换,然后使用相同的转换方法对测试集进行转换。这样可以保证训练集和测试集的特征矩阵是一致的,从而提高模型的准确性。
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