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prediction = scaler.inverse_transform(prediction)#反归一化 prediction = prediction[:,-1] print('反归一化的第3列预测值:\n',prediction) 1. 2. 3. 代码中看到inverse_transform反归一化刚才合并的prediction。prediction[:,-1],就是把合并后的最后列给到我要反归一化的列然后打印出来,发现并不是第3列(...
在Python中,我们可以通过一些简单的代码来实现这一过程。 让我们来看一个实际的例子。假设我们有一组数据,表示某个城市的气温情况,数据经过归一化处理后的范围在0到1之间。现在,我们想要将这些归一化的数据还原回原始的数据范围,即将其反归一化。 要实现反归一化的过程,我们首先需要知道原始数据的最小值和最大值...
以下代码已经封装好,直接可以复用: #引入相关的包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler # 创建最小-最大归一化器 scaler1=MinMaxScaler()#用于归一化x scaler2=MinMaxScaler()#用于归一化y #数据加载并标准化,返回所有数据 defdata_load():# 读取数据(自己准备10列数据即可) #...
min-max标准化python代码如下: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp arr=np.asarray([0,10,50,80,100])forxinarr:x=float(x-np.min(arr))/(np.max(arr)-np.min(arr))print x # output #0.0#0.1#0.5#0.8#1.0 使用这种方法的目的包括: ...
Python数据分析实战-数值型特征和类别型特征归一化编码操作 实现代码：import pandas as pd import ...
python归一化函数代码python 归一化(Normalization)是一种常用的数据预处理技术,用于将不同尺度范围的数据转换为统一的尺度范围,以便更好地进行比较和分析。在Python中,可以使用以下代码实现归一化函数: ```python def normalize(data): min_val = min(data) max_val = max(data) normalized_data = [] for ...
用python代码来实现一下: ```pythonimportpandasaspddata={'性别':['男','女','男','女','女']}df=pd.DataFrame(data)print(df)``` ```python df[u'性别'] = df[u'性别'].map({'男': 1, '女': 0}) print(df) ``` 三、零均值归一化(Z-Score Normalization) ...
在Python中,pandas是一个非常强大的数据处理库。它提供了多种数据处理功能,包括数据清洗、数据转换、数据分析和可视化等。在数据预处理过程中,归一化和反归一化是非常重要的步骤。通过归一化,我们可以将数据缩放到特定的范围(如0-1),消除数据规模的影响,使不同的特征具有可比性。反归一化则是将归一化后的数据转换...
我也遇到了这个问题，我感觉可以把测试集输出值拿过来归一化，然后再对测试集的预测输出反归一化，这样...