Data Processing
Масштабировать и нормализовать признаки используя различные методы для предварительной обработки машинного обучения и стандартизации данных
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/feature-scaler' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"csvData":"Введите ваши данные CSV здесь...\n\nПример:\nПризнак1,Признак2,Признак3,Метка\n1.5,2.3,0.8,A\n3.2,1.1,2.5,B\n0.8,4.5,1.2,C\n2.1,3.4,1.8,A\n4.5,1.9,0.7,B","scalingMethod":"standard","selectedColumns":"Имена колонок через запятую. Оставьте пустым для автоопределения числовых колонок.","scalingParams":"Параметры в формате JSON для обратного преобразования. Оставьте пустым для прямого преобразования.","hasHeader":true,"inverseTransform":false,"outputFormat":"csv","saveParams":true,"scaledOnly":false}'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/feature-scaler| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| csvData | textarea | Да | — |
| scalingMethod | select | Да | — |
| selectedColumns | text | Нет | Укажите какие колонки масштабировать. Если пусто, все числовые колонки будут автоматически обнаружены и масштабированы. |
| scalingParams | textarea | Нет | Только требуется для обратного преобразования. Вставьте параметры масштабирования из предыдущего запуска. |
| hasHeader | checkbox | Нет | Обрабатывать первую строку как заголовки колонок |
| inverseTransform | checkbox | Нет | Применить обратное преобразование используя предоставленные параметры |
| outputFormat | select | Да | — |
| saveParams | checkbox | Нет | Включить параметры масштабирования в вывод для будущих обратных преобразований |
| scaledOnly | checkbox | Нет | Пропустить детальный анализ и выводить только масштабированные данные |
Текстовый результат
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-feature-scaler": {
"name": "feature-scaler",
"description": "Масштабировать и нормализовать признаки используя различные методы для предварительной обработки машинного обучения и стандартизации данных",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=feature-scaler",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "feature-scaler",
"arguments": {
"csvData": "Введите ваши данные CSV здесь...\n\nПример:\nПризнак1,Признак2,Признак3,Метка\n1.5,2.3,0.8,A\n3.2,1.1,2.5,B\n0.8,4.5,1.2,C\n2.1,3.4,1.8,A\n4.5,1.9,0.7,B",
"scalingMethod": "standard",
"selectedColumns": "Имена колонок через запятую. Оставьте пустым для автоопределения числовых колонок.",
"scalingParams": "Параметры в формате JSON для обратного преобразования. Оставьте пустым для прямого преобразования.",
"hasHeader": true,
"inverseTransform": false,
"outputFormat": "csv",
"saveParams": true,
"scaledOnly": false
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]