这说我想在sklearn包中的'preprocessing'中使用代码。 然后,我们使用一个名为min-max scaler的函数,它缩放数据集,使所有输入特征介于0和1之间(包括0和1): min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_scale = min_max_scaler.fit_transform(X) 现在,我们的缩放数据集存储在数组'X_scale'中。 如果你想...
1.2 模型封装的抽象化程度不同,给予使用者自由度不同 sklearn中的模块都是高度抽象化,所有的分类器基本都可以在3~5行内完成,所有的转换器(如scaler和transformer)也有固定的格式,这种抽象化限制了使用者的自由度,但是增加了模型的效率,降低了批量化,标准化的难度。 比如svm分类器: clf = svm.SVC() # 初始化...
1.2 模型封装的抽象化程度不同,给予使用者自由度不同 sklearn中的模块都是高度抽象化,所有的分类器基本都可以在3~5行内完成,所有的转换器(如scaler和transformer)也有固定的格式,这种抽象化限制了使用者的自由度,但是增加了模型的效率,降低了批量化,标准化的难度。 比如svm分类器: 1 2 3 clf = svm.SVC() ...
test_scaled = scaler.transform(test) return scaler, train_scaled, test_scaled # inverse scaling for a forecasted value def invert_scale(scaler, X, yhat): new_row = [x for x in X] + [yhat] array = numpy.array(new_row) array = array.reshape(1, len(array)) inverted = scaler.invers...
x_test_scaled = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer = 'normal', activation = 'relu', input_shape = (13,))) model.add(Dense(64, activation = 'relu')) model.add(Dense(1)) model.compile( loss = 'mse', optimizer = RMSprop(),...
MaxAbsScaler MinMaxScaler RobustScaler Normalizer 等其他预处理操作 对应的有直接的函数使用:scale(), maxabs_scale(), minmax_scale(), robust_scale(), normaizer()。 import numpy as np from sklearn import preprocessing X = np.random.rand(3,4) ...
X_train_scale = min_max_scaler.fit_transform(XX_train) X_test_scale = min_max_scaler.transform(XX_test) model = Sequential() model.add(Dense(input_dim = 5, output_dim = 6)) model.add(Activation('softplus')) model.add(Dense(input_dim = 6, output_dim = 6)) model.add(Activation...
scaler = MinMaxScaler()#Change the definition of the training set as a scaled version.X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) 1 2 3 4 5 登录后即可复制 请注意,我们对测试集应用了相同的过程,但在缩放测试集时,我们使用的是单个 .transform() 方法而不是 fit...
DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(train_df[cols_normalize]), columns=cols_normalize, index=train_df.index) join_df = train_df[train_df.columns.difference(cols_normalize)].join(norm_train_df) train_df = join_df.reindex(columns = train_df.columns) train_df.head() test_df['cycle_...
(N, 1)) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() min_max_scaler.fit(np.concatenate((XX_train, XX_test))) X_train_scale = min_max_scaler.transform(XX_train) X_test_scale = min_max_scaler.transform(XX_test) model = Sequential() model.add(Dense(input_dim=4, output_dim=500)) ...