类型错误：fit_transform()缺少一个必需的位置参数：'X'。

Question

我试图在一个数据集中进行特征缩放（Feature Scaling），但是我遇到了一个错误，不知道该怎么继续处理：

    > Traceback (most recent call last):
    > 
    >   File "<ipython-input-10-71bea414b4d0>", line 22, in <module>
    >     x_train = sc_X.fit_transform(x_train)
    > 
    > TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: 'X'

这是我的代码：

import pandas as pd

# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 3].values
# Taking care of missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0)
imputer = Imputer.fit(imputer,X[:,1:3])
X[:, 1:3] = Imputer.transform(imputer,X[:, 1:3])

#Spliting the dataset into Training set and Test Set
from sklearn.cross_validation import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size= 0.2, random_state= 0)

#Feature Scalling

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler
x_train = sc_X.fit_transform(x_train)
x_test = sc_X.transform(x_test)

- danyialKhan

Answer 1

你正在将sc_X赋值为StandardScaler类的引用。 但fit_transform()不是一个类方法，而是一个实例方法。 这意味着您必须创建类的一个实例。

所以，

sc_X = StandardScaler

应该是：

sc_X = StandardScaler()

- Uku Loskit

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这个答案可能需要更多关于为什么上面的第一行是错误的解释。StandardScaler 是一个类，为什么我们不能只传递它的名称？我可能错了，但我认为问题在于类的名称和它的新实例之间的差异，但您不觉得这个答案至少需要再解释一句吗？ - Michael Tuchman

Answer 2

您需要创建类实例：

sc_X = StandardScaler() 

由于fit_transform()是实例方法而不是类方法

- biddut

Answer 3

imputer 是一个方法，而 Imputer 则是一个类。

因此，请将代码更改为以下内容，并在此代码中的其他相应位置进行更改：

imputer = imputer.fit(imputer,X[:,1:3])

- Aakif Mairaj Mufti

Answer 4

只需保留StandardScaler函数的括号 答案：- StandardScaler()

- dxxxxxxxxxxxxx