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scikit-learn提供了一个变压器库,可以清理(参见 预处理数据),减少(参见 无监督降维 ),扩展(参见 内核近似)或生成(参见特征提取)特征表示。

像其他估计器一样,这些由具有fit方法的类表示,该方法从训练集学习模型参数(例如,归一化的平均值和标准偏差)以及transform将该变换模型应用于不可见数据的方法。fit_transform可以更方便和有效地同时建模和转换训练数据。

并行或串联的这些变压器的组合在管道和FeatureUnion:组合估计器中被覆盖 。成对度量,亲和度和内核涵盖将特征空间转换为亲和矩阵,而转换预测目标(y)则考虑用于scikit学习的目标空间(例如分类标签)的变换。

 

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