《机器学习之路》代码错误解决

最新推荐文章于 2024-09-16 03:57:10 发布

MQM_005

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文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaokan_001/article/details/87862550

本文解决了在使用Python进行数据预处理时遇到的归一化代码报错问题，详细介绍了如何正确使用StandardScaler进行特征缩放，避免了由于reshape方法使用不当导致的错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在学习过程中发现第39页归一化代码总是报错
scaler = preprocessing.StandardScaler()
df[‘Age_scaled’] = scaler.fit_transform(data_train[‘Age’])
df[‘Fare_scaled’] = scaler.fit_transform(data_train[‘Fare’])
报错结果根据报错修改代码给data_train[‘Age’]和data_train[‘Fare’]后面加reshape(1,-1)仍然报错！！！
后请教度娘才知道Python版本问题，reshape方法在后续被取消，所以改用values.reshape(-1,1)
终于成功

scaler = preprocessing.StandardScaler()
df['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(data_train['Age'].values.reshape(-1,1))
df['Fare_scaled'] = scaler.fit_transform(data_train['Fare'].values.reshape(-1,1))