python机器学习—sklearn转换器和估计器

阿里云国内75折回扣微信号：monov8

阿里云国际，腾讯云国际，低至75折。AWS 93折免费开户实名账号代冲值优惠多多微信号：monov8 飞机：@monov6

sklearn转换器和估计器

简述
python的sklearn转换器是特征工程的父类；sklearn估计器是机器学习算法的实现。

sklearn转换器—特征工程父类

类实例化（实例化的是一个转换器类（Transformer））
调用fit_transform

fit()计算每一列的平均值、标准差
transform()进行最终的转换
对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用
fit_transform()

# 案例：标准化处理（转化为均值为0，标准差为1 附近的值）
# 标准化：（x-mean）/std
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  #标准化库

# 1.获取数据
df = pd.read_excel(r"D:\Case_data/data01.xlsx",sheel=0,encoding="utf-8")
# display(df.sample(3))
x = df.iloc[:,2:6]
display(x.head(3))

#2.实例化一个转换器类
transfer = StandardScaler() #实例化一个转换器类

#3.#调用fit_transform()
xi = transfer.fit_transform(x) #调用fit_transform()
#print(xi)

#4、转化为二维表
data = pd.DataFrame(xi,columns=x.columns)
data["是否已婚"] = df['是否已婚']
display(data.tail(3))

python机器学习—sklearn转换器和估计器_机器学习算法