scikit-learn 里报错如何实现transformers
时间: 2024-02-18 16:04:11 浏览: 28
如果你在使用 scikit-learn 的 Pipeline 或 ColumnTransformer 时遇到了错误,提示你需要实现 transformers,那么你需要编写一个 transformer 类来处理你的数据。
在 scikit-learn 中,transformer 是一个实现了 fit 和 transform 方法的 Python 类。它可以用来对数据进行预处理、特征提取、降维等操作。通常情况下,你需要继承 BaseEstimator 和 TransformerMixin 这两个类,并实现 fit 和 transform 方法来创建一个 transformer 类。
例如,下面是一个用于对数据进行标准化的 transformer 类的示例代码:
```python
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
class MyStandardScaler(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self):
self.scaler = StandardScaler()
def fit(self, X, y=None):
self.scaler.fit(X)
return self
def transform(self, X, y=None):
return self.scaler.transform(X)
```
这个类实现了 fit 和 transform 方法,它使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 类来对数据进行标准化。在 fit 方法中,它使用训练数据来计算均值和标准差,并将其保存在 self.scaler 中;在 transform 方法中,它使用保存的均值和标准差来对数据进行标准化。
你可以根据你的需要编写自己的 transformer 类,以实现对数据的预处理、特征提取、降维等操作。然后将这个类作为 Pipeline 或 ColumnTransformer 的组件来使用,来处理你的数据。