scaler=MinMaxScaler()print('自动归一化结果:\n{}'.format(scaler.fit_transform(data))) 手动归一化的部分就是按照公式的,没什么好说,这里简要说一下sklearn。preprocessing.MinMaxScaler的用法,简单来说只有两步: 初始化一个MinMaxScaler对象:scaler = MinMaxScaler() 拟合并转换数据,本质上就是先求最大最小值,...
一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,通常在零和一之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。可以分别使用MinMaxScaler和MaxAbsScaler实现。 使用这种缩放的目的包括实现特征极小方差的鲁棒性以及在稀疏矩阵中保留零元素。 以下是一个将简单的数据矩阵缩放到[0, 1]的例子: >>> X_train...
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) #...
下面将数据缩至0-1之间,采用MinMaxScaler函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X_minMax=min_max_scaler.fit_transform(X) ...
classMinMaxScaler:def__init__(self, feature_range=(0,1),max_val =None,min_val =None): self.feature_range = feature_range self.data_min_ = min_val self.data_max_ = max_valdeffit(self, X): X = np.asarray(X)ifself.data_min_isNone: ...
一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,通常在零和一之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。可以分别使用MinMaxScaler和MaxAbsScaler实现。 使用这种缩放的目的包括实现特征极小方差的鲁棒性以及在稀疏矩阵中保留零元素。 以下是一个将简单的数据矩阵缩放到[0, 1]的例子: ...
import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 原始数据 data1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) data2 = np.array([[1,2,3,4,5,6]]).reshape(-1,1) print("data") print(data1) print(data2) # 创建归一化对象 scaler1 = MinMaxScaler() scaler2 = ...
数据预处理:数据归一化MinMaxScaler 机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。 在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;...
scaler = MinMaxScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(data) print(normalized_data) 优点:简单易懂,保留了原始数据的分布和形态。 缺点:对异常值敏感。 2. Z-Score归一化 Z-Score 归一化是通过计算数据的标准差和平均值,将数据转换为标准正态分布(均值为0,标准差为1)的方法。具体公式如下: ...
# 最小-最大标准化scaler_minmax = MinMaxScaler()data_minmax = scaler_minmax.fit_transform(data)plt.title('Min-Max Normalized Data')plt.hist(data_minmax.flatten(), bins=30, color='green', alpha=0.7)结果数据是在0-1之间，但是整体分布还是没什么变化。【Z-score标准化】这种方法通过计算数据的...