检查X_train的数值范围:某些特征缩放方法要求输入数据的数值范围在一定范围内,例如0到1之间。如果X_train的数值范围超出了特定方法的要求,可以考虑使用其他特征缩放方法,如StandardScaler或MinMaxScaler。 检查X_train的维度:确保X_train的维度与期望的输入维度匹配。有时候,输入数据的维度可能与期望的不一致,导致数...
标准化 scaler = __()___ X_input = scaler.___(X).transform(X) 。A.Normalizer()B.Onehot()C.LableEncoder()D.StandardScaler()的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手
检查X_train的数值范围:某些特征缩放方法要求输入数据的数值范围在一定范围内,例如0到1之间。如果X_train的数值范围超出了特定方法的要求,可以考虑使用其他特征缩放方法,如StandardScaler或MinMaxScaler。 检查X_train的维度:确保X_train的维度与期望的输入维度匹配。有时候,输入数据的维度可能与期望的不一致,导致数值错误。
检查X_train的数值范围:某些特征缩放方法要求输入数据的数值范围在一定范围内,例如0到1之间。如果X_train的数值范围超出了特定方法的要求,可以考虑使用其他特征缩放方法,如StandardScaler或MinMaxScaler。 检查X_train的维度:确保X_train的维度与期望的输入维度匹配。有时候,输入数据的维度可能与期望的不一致,导致数...