TransformerMixin

classsklearn.base.TransformerMixin[source]

Mixin класс для всех преобразователей в scikit-learn.

Этот миксин определяет следующие функции:

• метод fit_transform, который делегирует fit и transform;
• метод set_output для вывода X в качестве специального типа контейнера.

Если определен get_feature_names_out, то BaseEstimator автоматически обернёт transform и fit_transform для соответствия API set_output. Подробности см. в API разработчика для set_output.

OneToOneFeatureMixin и ClassNamePrefixFeaturesOutMixin — полезные миксины для определения get_feature_names_out.

Примеры

>>> 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)[source]

Подгонка к данным, а затем их преобразование.

Подгоняет преобразователь к X и y с необязательными параметрами fit_params и возвращает преобразованную версию X.

Параметры:

Xarray-like формы (n_samples, n_features)

Входные образцы.

yarray-like формы (n_samples,) или (n_samples, n_outputs), по умолчанию None

Целевые значения (None для неконтролируемых преобразований).

**fit_paramsdict

Дополнительные параметры подгонки.

Возвращает:

X_newndarray формы (n_samples, n_features_new)

Преобразованный массив.

set_output(*, transform=None)[source]

Установить контейнер вывода.

См. Представление API set_output для примера использования API.

Параметры:

transform{“default”, “pandas”, “polars”}, по умолчанию None

Настройка вывода transform и fit_transform.

• "default": Формат вывода преобразователя по умолчанию
• "pandas": Вывод DataFrame
• "polars": Вывод Polars
• None: Настройка преобразования не изменяется

Добавлен в версии 1.4: "polars" опция была добавлена.

Возвращает:

selfэкземпляр оценочной модели

Экземпляр оценочной модели.

Примеры из галереи

Маршрутизация метаданных

Приближенные ближайшие соседи в TSNE