downloaded again. transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL image and returns a transformed version. E.g, ``transforms.RandomCrop`` target_transform (callable, optional): A function/transform that takes in the target and transforms it. """ urls = [ 'http:/...
target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros( 10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) 1. 2.
transform(train_f), train_f['target'], exclude=['target']) #转化训练数据,并去掉target列 test_woe = transer.transform(c.transform(test_f)) # 转化测试数据 train_woe.head(10) 最后应用ScoreCard函数转评分卡,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 columns = list(train_...
mask = np.zeros(people.target.shape, dtype=np.bool)for target in np.unique(people.target):mask[np.where(people.target == target)[0][:50]] = 1 x_people = people.data[mask]y_people = people.target[mask]#将灰度值缩放到0-1之间，而不是0-255，以便得到更好的稳定性 x_people =x_peop...
x_scaled = scaler.fit_transform(cancer.data)#学习并应用PCA变换与应用预处理变换类似，我们将PCA对象实例化，然后调用fit方法找到主成分，在调用transform #来旋转并降维。默认情况下，PCA只旋转并移动数据，但保留所有#的主要成分，为了降低数据维度，我们需要在创建 #PCA对象时指定想要保留的主成分个数 from sk...
X_test = pd.DataFrame(scaler.transform(dataset_test), columns=dataset_test.columns, index=dataset_test.index) tf.random.set_seed(10) act_func ='relu' # Input layer: model=Sequential() # First hidden layer, connected to input vecto...
target # 创建KMeans实例并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) # 获取聚类标签和聚类中心点 labels = kmeans.labels_ centroids = kmeans.cluster_centers_ # 绘制聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis') plt.scatter(centroids[:, 0], centroids...
# 特征的卡方分箱combiner=toad.transform.Combiner()# 训练数据并指定分箱方法combiner.fit(pd.concat([train_x,train_y],axis=1),y='isDefault',method='chi',min_samples=0.05,exclude=[])# 以字典形式保存分箱结果bins=combiner.export()bins
#使用transform函数对数据进行缩放、变换数据(变换后的数据与原始数据相同，特征只是发生了移动和缩放)x_train_scaled = scaler.transform(x_train)#在缩放前后分别打印出数据集 print("transformed shape: {}".format(x_train_scaled.shape))print("per-feature minium before scaling:\n{}".format(x_train.min(...
每个示例都包含一些键,其中 start 和 target 是最重要的键。让我们看一下数据集中的第一个时间序列: train_example = dataset['train'][0] start 仅指示时间序列的开始 (类型为 datetime) ,而 target 包含时间序列的实际值。 start 将有助于将时间相关的特征添加到时间序列值中,作为模型的额外输入 (例如“一...