spyder里不能将数据集直接导入转换器类吗

Question

spyder里不能将数据集直接导入转换器类吗

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

#%%
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 引入归一化功能
transfer = StandardScaler()  # 实例化一个转化器
data01 = transfer.fit_transform(iris.feature)  # 将数据进行归一化处理

提示如下：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\APP\pypy\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 117, in __getattr__
    return self[key]
KeyError: 'feature'

During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Users\87224\Desktop\Python-ELM-master\未命名1.py", line 14, in <module>
    data01 = transfer.fit_transform(iris.feature)  # 将数据进行归一化处理

  File "D:\APP\pypy\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 119, in __getattr__
    raise AttributeError(key)

AttributeError: feature

为什么在pycharm上可以直接使用这个转换器类

Answer 1

在使用转换器类时，需要将数据集传递给转换器类的fit_transform()方法。根据你提供的代码，可能是因为在使用iris数据集的特征时出现了错误。在iris数据集中，特征存储在iris.data中，而不是iris.feature。

因此，下面的代码应该可以解决问题：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
transfer = StandardScaler()
data01 = transfer.fit_transform(iris.data)