fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化方法iris=load_iris()#导入数据集print('原始数据格式:',iris.data.shape)#=> (150,4) #150条数据,4种特征minmax=MinMaxScaler()#创建一个归一化方法minmax.fit(iris.data)#根据数据来为归一化方法求相关参数dat...
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用要好。 但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。 主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到...
(03-数据特征预处理)09_归一化以及标准化对比是Python就业班22 机器学习的第8集视频,该合集共计43集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
总的来说，数据标准化和归一化在模型训练中起到关键作用，它们能够帮助数据集中的特征达到一致的尺度，从而提高模型性能和准确性。在选择方法时，需要考虑数据特性、任务需求以及模型对数据分布的敏感性。
在不同的应用场景中，可以选择不同的方法。例如，数据的分布本身就服从正态分布时，可以使用 Z-Score 标准化；在有离群值的情况下，可以使用 Z-Score 标准化；如果对输出结果范围有要求，可以选择使用归一化；如果数据较为稳定，不存在极端的最大最小值，可以使用归一化；如果数据存在异常值和较多噪音...
用反正切函数也可以实现数据的归一化，使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。更多预处理参见https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing 实例 各个标准化结果对比。import numpy as npimport ...
尽管标准化通常效果更稳定，因为它不受离群值影响，但具体应用时要根据模型特性，如余弦相似度对数据的影响，选择合适的预处理方法。在某些情况下，如鸢尾花数据中versicolor类的特殊情况，归一化可能不如标准化适用。总的来说，归一化和标准化都是数据预处理的重要手段，它们通过调整数据尺度，确保模型对...
小数定标标准化是一种简单的归一化方法,它通过求解最大值中所包含的小数位数,将每个样本点除以10的幂次方,将数据转化为在指定范围内的小数。尽管这种方法不一定能将数据规范到特定的范围内,但可以保留数据的更多信息。 三、数据标准化的技巧 除了数据归一化之外,数据标准化也是数据清洗与整理的重要步骤。以下将介绍几...