TransformerMixin

classsklearn.base.TransformerMixin[исходный код]

Класс-миксин для всех преобразователей в scikit-learn.

Этот миксин определяет следующие возможности:

• метод fit_transform, который делегирует вызовы fit и transform;
• метод set_output для вывода X в виде контейнера определённого типа.

Если определён get_feature_names_out, то BaseEstimator автоматически оборачивает transform и fit_transform, обеспечивая соответствие API set_output. Подробнее см. в разделе API для разработчиков: 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)[исходный код]

Обучить на данных, а затем преобразовать их.

Обучает преобразователь на X и y с необязательными параметрами fit_params и возвращает преобразованную версию X.

Параметры:

Xмассивоподобный объект формы (n_samples, n_features)

Входные образцы.

yмассивоподобный объект формы (n_samples,) или (n_samples, n_outputs), по умолчанию=None

Целевые значения (None для преобразований без учителя).

**fit_paramsсловарь

Дополнительные параметры обучения. Передавайте их только в том случае, если оцениватель принимает дополнительные параметры в методе fit.

Возвращает:

X_newмассив ndarray формы (n_samples, n_features_new)

Преобразованный массив.

set_output(*, transform=None)[исходный код]

Задать контейнер для вывода.

Подробнее см. в руководстве пользователя, а пример использования API приведён в разделе Знакомство с API set_output.

Параметры:

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

Настроить формат вывода для transform и fit_transform.

• "default": формат вывода преобразователя по умолчанию
• "pandas": вывод в виде DataFrame
• "polars": вывод в формате Polars
• None: конфигурация преобразования не изменяется

Добавлено в версии 1.4: добавлен параметр "polars".

Возвращает:

selfэкземпляр оценивателя

Экземпляр оценивателя.

Примеры в галерее

Разработка оценивателей, совместимых с маршрутизацией метаданных

Приближённый поиск ближайших соседей в TSNE