在Spyder(Python 3.9)中使用sk-learn与NumPy实现二值化的预期输出问题

• 核对核心逻辑参数

  1. 检查Binarizer阈值：sklearn的preprocessing.Binarizer默认阈值是0.0，你要确保设置的阈值和原始数据匹配——预期里的1对应原始值≥阈值，0对应<阈值，先确认阈值是否符合你的数据逻辑。
  2. 校验原始输入数组：确认传入二值化器的NumPy数组数值，是否和你预期输出对应的原始数据一致，比如某行原始值是否满足二值化后出1或0的条件。

• 检查代码执行细节

  1. 确认数据转换方法：别只调用fit方法，必须用fit_transform（首次处理）或transform（已拟合模型）才能得到二值化后的数组。
  2. 规范输出打印：直接打印数组可能格式混乱，试试用print("Binarized data:\n", binarized_data)，或者用np.set_printoptions调整打印格式，避免因显示问题误判结果。

• 环境版本排查

  1. 确认库版本兼容性：Python3.9搭配的scikit-learn和NumPy版本是否兼容？输入pip show scikit-learn numpy查看版本，过旧版本可能存在bug，建议升级到适配3.9的稳定版本。

预期输出参考：

Binarized data:
    [[1. 0. 1.]
    [0. 1. 0.]
    [1. 0. 0.]
    [1. 0. 0.]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tetatet error