# 3.特征工程—标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) # 4.机器学习-线性回归(正规方程) estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train,y_train) # 5.模型评估 U_predict = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n",U_predict[:10]) print("模型中的系数为:\n",estimator.coef_) print("模型中的偏置为:\n",estimator.intercept_) # 5.2 评价 # 均方误差 error = mean_squared_error(y_test, U_predict) print("误差为:\n", error)

这段代码是一个简单的机器学习模型，用于预测每个店铺在不同时间段内的客户数。具体实现步骤如下：

1. 首先从原始数据中筛选出所有行为类别为“Order”的数据，并选取其中的客户ID、开店时间、店铺打分、粉丝数、会员数和店铺ID这6个特征。

2. 对筛选得到的数据进行预处理，包括将开店时间转化为数值型、统计每个店铺在每个时间段内的客户数，并将“客户ID”这一特征重命名为“客户数”。

3. 对数据进行标准化处理，即将特征值进行标准差归一化。

4. 选择线性回归（正规方程）作为机器学习模型，并对训练数据进行拟合。

5. 对模型进行评估，包括输出模型的预测值、系数和偏置，并计算误差（均方误差）作为模型的评价指标。

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test)报错NameError: name 'x_train' is not defined

这个错误是因为在执行这段代码之前没有定义 x_train 变量。你需要先定义 x_train 变量，并给它赋值，然后再执行这段代码。例如：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设 x_train 是一个 2D 数组
x_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建 StandardScaler 实例
transfer = StandardScaler()

# 对 x_train 进行标准化处理
x_train = transfer.fit_transform(x_train)

# 假设 x_test 是一个 2D 数组
x_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])

# 对 x_test 进行标准化处理
x_test = transfer.transform(x_test)

在这个例子中，我们先定义了 x_train 和 x_test 变量，并给它们赋值。然后创建了 StandardScaler 实例 transfer，并使用 fit_transform() 方法对 x_train 进行标准化处理。最后，使用 transform() 方法对 x_test 进行标准化处理。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_arr, tag_arr) transfer = StandardScaler()

引用:在这个代码片段中，x_train、x_test、y_train和y_test是通过使用train_test_split函数从feature_arr和tag_arr中划分得到的训练集和测试集数据[^1]。引用:StandardScaler是一个用于特征缩放的类，它可以将数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。

下面是一个示例，展示了如何使用train_test_split函数划分数据集，并使用StandardScaler对数据进行标准化处理：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设feature_arr和tag_arr是你的特征和标签数据

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_arr, tag_arr)

# 创建StandardScaler对象
transfer = StandardScaler()

# 对训练集进行标准化处理
x_train = transfer.fit_transform(x_train)

# 对测试集进行标准化处理
x_test = transfer.transform(x_test)

在上述代码中，首先使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建一个StandardScaler对象transfer，并使用fit_transform方法对训练集进行标准化处理，即计算训练集的均值和方差，并将训练集数据进行标准化。最后，使用transform方法对测试集进行标准化处理，即使用训练集的均值和方差对测试集数据进行标准化。