OneToOneFeatureMixin#

class sklearn.base.OneToOneFeatureMixin[source]#

为简单转换器提供 get_feature_names_out。

此混入假设输入特征和输出特征之间存在 1 对 1 的对应关系，例如 StandardScaler。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import OneToOneFeatureMixin, BaseEstimator
>>> class MyEstimator(OneToOneFeatureMixin, BaseEstimator):
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.n_features_in_ = X.shape[1]
...         return self
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> MyEstimator().fit(X).get_feature_names_out()
array(['x0', 'x1'], dtype=object)

get_feature_names_out(input_features=None)[source]#

获取转换的输出特征名称。

参数:

input_featuresarray-like of str or None, default=None

输入特征。

如果 input_features 为 None，则使用 feature_names_in_ 作为输入特征名称。如果 feature_names_in_ 未定义，则生成以下输入特征名称：["x0", "x1", ..., "x(n_features_in_ - 1)"]。
如果 input_features 是 array-like，则如果定义了 feature_names_in_，input_features 必须与 feature_names_in_ 匹配。

返回:

feature_names_outstr 对象的 ndarray: 与输入特征相同。

OneToOneFeatureMixin#

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