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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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当我尝试加载已保存的 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
时出现以下错误
/shared/env/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:315: UserWarning: Trying to unpickle estimator MinMaxScaler from version 0.23.2 when using version 0.24.0. This might lead to breaking code or invalid results. Use at your own risk.
UserWarning)
[2021-01-08 19:40:28,805 INFO train.py:1317 - main ] EXCEPTION WORKER 100:
Traceback (most recent call last):
...
File "/shared/core/simulate.py", line 129, in process_obs
obs = scaler.transform(obs)
File "/shared/env/lib/python3.6/site-packages/sklearn/preprocessing/_data.py", line 439, in transform
if self.clip:
AttributeError: 'MinMaxScaler' object has no attribute 'clip'
我在一台机器上训练了缩放器,保存了它,然后将它推送到第二台机器上,在那里它被加载并用于转换输入。
# loading and transforming
import joblib
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = joblib.load('scaler')
assert isinstance(scaler, MinMaxScaler)
data = scaler.transform(data) # throws exception
最佳答案
问题是您在 sklearn 版本较旧的机器上训练缩放器,而不是用于加载缩放器的机器。
通知 UserWarning
UserWarning: Trying to unpickle estimator MinMaxScaler from version 0.23.2 when using version 0.24.0. This might lead to breaking code or invalid results. Use at your own risk. UserWarning)
解决方案是修复版本不匹配。通过将一个 sklearn 升级到 0.24.0
或降级到 0.23.2
关于python - 属性错误 : 'MinMaxScaler' object has no attribute 'clip' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65635575/
我正在使用从 Lynda.com 获取的 sklearn MinMaxScaler 代码来缩放预测代码的数据集。特征范围应该是 (0,1),但我注意到我的试验数据中有些列大于 1。我相信这导致我的预测
我正在尝试规范化 df 并保存列和行索引/标题。 Sym1 Sym2 Sym3 Sym4 1 1 1 1 2 8 1 3 3 2 9
现在,我的数据在一个 2 x 2 numpy 数组中。如果我要在数组上使用 MinMaxScaler fit_transform,它将逐列对其进行归一化,而我希望将整个 np 数组一起归一化。有办法吗
现在我一直在解决扩展新数据的问题。在我的方案中,我已经训练并测试了模型,所有 x_train 和 x_test 都使用 sklearn.MinMaxScaler() 进行了缩放。然后,应用于实时过程,
我有一个包含 5 个特征的数据集。其中两个特征非常相似,但不具有相同的最小值和最大值。 ... | feature 2 | feature 3 | ... ----------------------
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其仅关注一个问题 editing this post . 去年关闭。 Improve this questio
我想使用MinMaxScaler缩放Pandas dataFrame中的某些(但不是全部)列。我该怎么做? 最佳答案 由于sklearn> = 0.20,您可以使用Column Transformer
假设我有以下数据框 +---+-----+-------+ |day| time| result| +---+-----+-------+ | 1| 6 | 0
在 sklearn 的 MinMaxScaler 的早期版本中,人们可以指定缩放器对数据进行标准化的最小值和最大值。换句话说,以下情况是可能的: from sklearn import preproc
我想将每个 channel (R、G、B)的图像像素值标准化到范围 [0, 1]。 最小示例 #!/usr/bin/env python import numpy as np import scipy
我目前正在预处理我的数据,我知道我必须使用与我的训练集和测试集相同的缩放参数。然而,当我应用 sklearn 库中的 transform 方法时,我注意到一些奇怪的事情。 我首先在训练集上使用了 pr
我有三个数据框,每个数据框都使用 MinMaxScaler() 单独缩放。 def scale_dataframe(values_to_be_scaled) values = values_t
我像这样使用 sklearn MinMaxScaler()。 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler sc = MinMaxScaler() tr
我想将 PySpark 的 MinMaxScalar 应用于 PySpark 数据框 df 的多列。到目前为止,我只知道如何将其应用于单个列,例如x。 from pyspark.ml.feature
我有 1320 个训练样本(海面温度),每个样本都是一个二维数组(160,320),因此最终数组的形状为(1320,160,320)。我想使用 MinMaxScaler() 将它们标准化为 0 到 1
所以,我有这个疑问,并一直在寻找答案。所以问题是当我使用时, from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinM
我根据它的列缩放了一个矩阵,如下所示: scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) data = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6]
我正在尝试使用 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 来缩放使用 Keras 构建的 RNN 的 y 值 from sklearn.preprocessing impo
我正在尝试使用 sklearn 中的 preprocessing 将一些数字缩放到 0 - 1 的范围内。这就是我所做的: data = [44.645, 44.055, 44.54, 44.04,
我想在多个 pandas DataFrame 上“一起”应用 MinmaxScaler。这意味着我希望缩放器对这些列中的所有数据执行,而不是对每一列单独执行。 我的 DataFrame 有 20 列。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!