import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 读取数据 data = pd.read_excel('your_dataset.xlsx') # 提取需要进行归一化的指标列 features_to_normalize = ['age', 'education', 'pregnancy_time', 'CBTS', 'EPDS', 'HADS', 'sleep_duration', 'awakening_times'] # 使用Min...
三、升级版肥皂案例 数据还是如下: 代码如下,你可以根据自己的数据集修改一下路径罢了: # coding=utf-8frompandasimportread_csvfrompandasimportdatetimefrompandasimportconcatfrompandasimportDataFramefrompandasimportSeriesfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromkeras.models...
百度试题 结果1 题目Python中,调用Sklearn的哪个函数可以填补缺失值( ) A. StandardScaler() B. qcut() C. MinMaxScaler() D. Imputer() 相关知识点: 试题来源: 解析 D:题型:单选题客观题分值8分难度:简单得分:8 反馈 收藏
A. MinMaxScaler B. StandardScaler C. Normalizer D. Binarizer 查看完整题目与答案 可以使用scikit-learn中MinMaxScaler进行数据尺度调整 ( )。 A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 可以用来进行特征选定的类有( )。 A. SelectKBest B. RFE C. PCA D. ExtraTreesClassifer 查看完整题目与...
sc = MinMaxScaler() data = sc.fit_transform(origin) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 处理后得到如下归一化矩阵: 根据上面个归一化数据可知,对于数据框,Sklearn库中归一化方法是将数据分列进行处理的。现在,我们将A列数据反归一化。返回原来的值:
以下关于sklearn库中预处理函数作用描述错误的是( )。A.MinMaxScaler:离差标准化B.Binarizer:对定性特征进行二值化处理C.OneHotEnc
C.MinMaxScaler D.MaxAbsScaler 单项选择题 以下关于基础聚类模型KMeans的说法正确的是() A.算法中的数字K是模型训练的产出 B.每一次训练的结果是一模一样的 C.迭代时通过计算每个簇中的所有样本点的均值来确定新的中心点 D.每一次训练的结果都是合理的 ...
2020年数学建模国赛C题思路及代码 问题⼀⼆的重点在于 1. 是否贷款 2. 贷多少款 数据清洗 我的思路主要是使⽤随机森林进⾏违约概率的预测，第⼀步就是需要将原始数据清洗处理，提取所需的特征。1. 将发票是否有效处理成 0-1数据，将信誉评级处理成（1，2，3，4）并将xlsx的⽂件格式转为csv的⽂...
14 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 15 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 16 17 #加载数据 18 digits=load_digits() #sklearn的手写数字集 19 X_data=digits.data.astype(np.float32)#取出数字集的图片数据,类型为float32 ...
是否可以标准化所有显示正态分布的特性(用StandardScaler),然后重新调整0-1范围内的所有特性(用MinMaxScaler)。到目前为止,我只看到人们做一种或另一种,但没有结合在一起。是所有特性都显示出正态分布,还是只允许转换具有正态分布的特性? 浏览0提问于2022-05-02得票数 0 回答已采纳 ...