TransformerMixin#

class sklearn.base.TransformerMixin#

Mixin类用于scikit-learn中的所有转换器。

这个mixin定义了以下功能：

  • 一个 fit_transform 方法，委托给 fit 和 transform ；

  • 一个 set_output 方法，用于将 X 输出为特定的容器类型。

如果定义了:term:get_feature_names_out ，那么:class:BaseEstimator 将自动包装 transform 和 fit_transform 以遵循 set_output API。详见:ref:developer_api_set_output 。

OneToOneFeatureMixin 和 ClassNamePrefixFeaturesOutMixin 是定义:term:get_feature_names_out 的有用mixin。

Examples

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
>>> class MyTransformer(TransformerMixin, BaseEstimator):
...     def __init__(self, *, param=1):
...         self.param = param
...     def fit(self, X, y=None):
...         return self
...     def transform(self, X):
...         return np.full(shape=len(X), fill_value=self.param)
>>> transformer = MyTransformer()
>>> X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>> transformer.fit_transform(X)
array([1, 1, 1])
fit_transform(X, y=None, **fit_params)#

拟合数据，然后进行转换。

将转换器拟合到 X 和 y ，并带有可选参数 fit_params ， 并返回 X 的转换版本。

Parameters:
X形状为 (n_samples, n_features) 的类数组

输入样本。

y形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的类数组, 默认=None

目标值（无监督转换为 None）。

**fit_paramsdict

其他拟合参数。

Returns:
X_new形状为 (n_samples, n_features_new) 的 ndarray 数组

转换后的数组。

set_output(*, transform=None)#

设置输出容器。

请参阅 介绍 set_output API 以了解如何使用API的示例。

Parameters:
transform{“default”, “pandas”, “polars”}, 默认=None

配置 transform 和 fit_transform 的输出。

  • "default" : 转换器的默认输出格式

  • "pandas" : DataFrame 输出

  • "polars" : Polars 输出

  • None : 转换配置不变

Added in version 1.4: "polars" 选项已添加。

Returns:
self估计器实例

估计器实例。

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