TransformerMixin#

класс sklearn.base.TransformerMixin[источник]#

Миксин-класс для всех преобразователей в scikit-learn.

Этот миксин определяет следующую функциональность:

a fit_transform метод, который делегирует fit и transform;
a set_output метод для вывода X как конкретный тип контейнера.

Если get_feature_names_out определен, тогда BaseEstimator автоматически обернет transform и fit_transform следовать set_output API. См. API разработчика для set_output подробности.

OneToOneFeatureMixin и ClassNamePrefixFeaturesOutMixin являются полезными примесями 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)[источник]#

Обучение на данных с последующим преобразованием.

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

Параметры:

Xarray-like формы (n_samples, n_features): Входные выборки.
yarray-like формы (n_samples,) или (n_samples, n_outputs), default=None: Целевые значения (None для неконтролируемых преобразований).
**fit_paramsdict: Дополнительные параметры обучения. Передавайте только если оценщик принимает дополнительные параметры в своем fit метод.

Возвращает: