slearn標準スケーラ変換VS fit_transform出力

Question

私は、パンダのデータフレームのいくつかの列を正規化するためにsklearn標準スケーラを使用しています。 fit_transformは期待通りに機能しますが、変換は行いません。ここで私は何をすべきかです：

non_categorical_variable = ['var1','var5'] 
scaler = StandardScaler() 
train[non_categorical_variable] = scaler.fit_transform(train[non_categorical_variable]) 

そして、それは完璧に動作しますが、これは動作しません：

test[non_categorical_variable] = scaler.transform(test[non_categorical_variable]) 

そして、これはエラーメッセージです：

今

File "main_FM.py", line 286, in predict_first_stage

test[non_categorical_features] = scaler.transform(test[non_categorical_features])

TypeError: 'coo_matrix' object has no attribute 'getitem'

私は単純に入力した場合次のすべてが動作し、一致します。

print test[non_categorical_variable] 
print scaler.transform(test[non_categorical_variable]) 

print type(test[non_categorical_variable]) 
print type(scaler.transform(test[non_categorical_variable])) 

print test[non_categorical_variable].shape 
print scaler.transform(test[non_categorical_variable]).shape 

ありがとうございました！

Answer 1

おそらくtestは疎な行列ですが、trainはそうではありません。したがって、疎な行列はgettitemインタフェースをサポートしていないため、test[non_categorical_variable]は失敗します。

OneHotEncoderを使用している場合は、sparse引数をfalseに設定できます。