缩放器#

用于缩放输入数据的组件。

子模块#

standard_scaler

包内容#

类摘要#

StandardScaler

一种转换器，通过移除均值并缩放到单位方差来标准化输入特征。

内容#

class evalml.pipelines.components.transformers.scalers.StandardScaler(random_seed=0, **kwargs)[source]#

一种转换器，通过移除均值并缩放到单位方差来标准化输入特征。

参数: random_seed (int) – 随机数生成器的种子。默认为 0。

属性

hyperparameter_ranges	{}
modifies_features	True
modifies_target	False
name	标准缩放器
training_only	False

方法

`clone`	使用相同的参数和随机状态构造新的组件。
`default_parameters`	返回此组件的默认参数。
`describe`	描述一个组件及其参数。
`fit`	在给定数据上拟合标准缩放器。
`fit_transform`	使用标准缩放器组件拟合和转换数据。
`load`	从文件路径加载组件。
`needs_fitting`	返回布尔值，确定在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前组件是否需要拟合。
`parameters`	返回用于初始化组件的参数。
`save`	将组件保存到文件路径。
`transform`	使用已拟合的标准缩放器转换数据。
`update_parameters`	更新组件的参数字典。

clone(self)#

使用相同的参数和随机状态构造新的组件。

返回: 此组件的一个新实例，具有相同的参数和随机状态。

default_parameters(cls)#

返回此组件的默认参数。

我们的约定是 Component.default_parameters == Component().parameters。

返回: 此组件的默认参数。
返回类型: dict

describe(self, print_name=False, return_dict=False)#

描述一个组件及其参数。

参数

print_name (bool, optional) – 是否打印组件名称
return_dict (bool, optional) – 是否以 {“name”: name, “parameters”: parameters} 格式将描述作为字典返回

返回

如果 return_dict 为 True 则返回字典，否则返回 None。

返回类型

None 或 dict

fit(self, X, y=None)[source]#

在给定数据上拟合标准缩放器。

参数

X (pd.DataFrame) – 输入训练数据，形状为 [n_samples, n_features]。
y (pd.Series, optional) – 目标训练数据，长度为 [n_samples]。

返回

self

fit_transform(self, X, y=None)[source]#

使用标准缩放器组件拟合和转换数据。

参数

X (pd.DataFrame) – 输入训练数据，形状为 [n_samples, n_features]。
y (pd.Series, optional) – 目标训练数据，长度为 [n_samples]。

返回

转换后的数据。

返回类型

pd.DataFrame

static load(file_path)#

从文件路径加载组件。

参数: file_path (str) – 文件加载位置。
返回: ComponentBase 对象

needs_fitting(self)#

返回布尔值，确定在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前组件是否需要拟合。

对于不需要拟合或其拟合方法不执行任何操作的组件，可以将其重写为 False。

返回: True。

property parameters(self)#: 返回用于初始化组件的参数。

save(self, file_path, pickle_protocol=cloudpickle.DEFAULT_PROTOCOL)#

将组件保存到文件路径。

参数

file_path (str) – 文件保存位置。
pickle_protocol (int) – pickle 数据流格式。

transform(self, X, y=None)[source]#

使用已拟合的标准缩放器转换数据。

参数

X (pd.DataFrame) – 输入训练数据，形状为 [n_samples, n_features]。
y (pd.Series, optional) – 目标训练数据，长度为 [n_samples]。

返回

转换后的数据。

返回类型

pd.DataFrame

update_parameters(self, update_dict, reset_fit=True)#

更新组件的参数字典。

参数

update_dict (dict) – 要更新的参数字典。
reset_fit (bool, optional) – 如果为 True，则会将 _is_fitted 设置为 False。