python - 使用 Scikit-learn 中的 Column Transformer 时如何找出 StandardScaling 参数 .mean_ 和 .scale_？

Question

我想使用函数sklearn.compose.ColumnTransformer, 仅将 StandardScaler 应用于我的数据集的数字部分（其余部分已经是 one-hot 编码的）。我想查看适合训练数据的参数，但是在使用柱式变压器时，该功能.scale_显然不起作用。有没有办法这样做？.mean_scaler.mean_scaler.scale_

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y)

scaler = StandardScaler()
data_pipeline = ColumnTransformer([
 ('numerical', scaler, numerical_variables)], remainder='passthrough')

X_train = data_pipeline.fit_transform(X_train)

Answer 1

已安装的变压器可在属性transformers_（列表）和named_transformers_（类似字典的键中提供您提供的名称）中使用。所以，例如，

data_pipeline.named_transformers_['numerical'].mean_