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python - StandardScaler.fit() 显示值错误

问题描述

我正在使用 StandardScaler 来缩放我的数据，如教程中所示。但它不起作用。

我尝试复制与教程中使用的代码相同的代码，但仍然显示错误。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.drop('TARGET CLASS',axis=1))
scaled_features = scaler.transform(df.drop('TARGET CLASS',axis=1))

错误如下：

 TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'X'

标签： pythonscikit-learn

解决方案

通过尝试重新创建您的问题，似乎代码中的所有内容都是正确的并且被完美地执行。这是我创建的一个独立示例，用于测试您的代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=['TARGET CLASS', 'a', 'b', 'c'])

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.drop('TARGET CLASS', axis=1))
scaled_features = scaler.transform(df.drop('TARGET CLASS',axis=1))

df我建议您通过打印来检查您的变量。例如，您可以尝试在传递它之前将其转换为 NumPy 数组并打印其内容：

import numpy as np

X = df.drop('TARGET CLASS',axis=1).values
print(X)

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