“StandardScaler”对象没有属性“mean_”怎么办
时间: 2023-09-17 18:14:25 浏览: 100
如果你使用的是scikit-learn的StandardScaler对象,你可以尝试使用`scaler.mean_`来获取均值属性。如果`StandardScaler`对象没有mean_属性,那么可能是因为你还没有对数据进行拟合(fit),因为mean_是在拟合过程中计算的。你可以先使用`fit`方法拟合数据,然后再使用`mean_`属性获取均值。例如:
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(data)
print(scaler.mean_)
```
输出结果应该是`[3. 4.]`,这个结果就是数据每一列的均值。
相关问题
preprocessing. StandardScaler(). fit_ transform ()
preprocessing.StandardScaler().fit_transform() 是 Scikit-learn 库中的一个函数,用于对数据进行标准化处理。标准化是指将数据按照均值为0,标准差为1的标准正态分布进行转换,以消除不同特征之间的量纲差异。
具体使用方式如下:
```python
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
```
其中,data是一个包含原始数据的数组或矩阵。首先,创建一个StandardScaler对象,然后调用fit_transform()方法对数据进行标准化处理。该方法会计算数据的均值和标准差,并将数据进行标准化转换。
标准化后的数据将具有均值为0,标准差为1的特性。可以通过访问scaler对象的mean_和scale_属性来获取数据的均值和标准差:
```python
print(scaler.mean_) # 平均值
print(scaler.scale_) # 标准差
```
标准化后的数据存储在scaled_data中,可以用于后续的机器学习模型训练或其他数据分析任务。
AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'mean_'
这个错误通常是因为你尝试在一个`StandardScaler`对象上调用`mean_`属性,但该对象并没有这个属性。可能的原因是你没有正确地将数据拟合到`StandardScaler`对象上,导致缺少必要的属性。请确保在使用`fit()`方法拟合数据之后再尝试访问`mean_`属性。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
scaler.fit(data)
print(scaler.mean_)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个`StandardScaler`对象`scaler`,然后使用`fit()`方法将数据`data`拟合到`scaler`上。最后,我们可以访问`mean_`属性来获取特征的均值。确保按照这个顺序执行相应的步骤,以避免出现上述错误。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误上下文,以便我可以更好地帮助你解决问题。
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