MaxAbsScaler的计算原理可以用以下公式表示,\[ X_{scaled} = \frac{X}{max(|X|)} \] 其中,\( X_{scaled} \)是经过缩放后的特征向量,X是原始的特征向量,max(|X|)表示每列的最大绝对值。 这种预处理技术的优点是能够保留稀疏数据的稀疏性,并且不会破坏任何有关稀疏数据的结构信息。同时,它也不会将数...
MaxAbsScaler的使用步骤如下: 导入所需的库和模块,例如在Python中可以使用sklearn库中的MaxAbsScaler类来实现。 准备数据集,确保要进行标准化的特征列处于介于1和100之间的取值范围内。 创建MaxAbsScaler的实例对象。 调用fit_transform方法对数据集进行标准化处理,该方法将返回标准化后的数据集。 将标准化...
本文简要介绍python语言中 sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler 的用法。 用法: class sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler(*, copy=True) 按最大绝对值缩放每个特征。 该估计器单独缩放和转换每个特征,使得训练集中每个特征的最大绝对值为 1.0。它不会移动/居中数据,因此不会破坏任何稀疏性。 这个缩放器也可以应用...
...>>> max_abs_scaler =preprocessing.MaxAbsScaler()>>> X_train_maxabs =max_abs_scaler.fit_transform(X_train)>>>X_train_maxabs array([[0.5, -1. , 1. ], [1. , 0. , 0. ], [ 0. ,1. , -0.5]])>>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]])>>> X_test_maxabs ...
类MaxAbsScaler的工作原理非常相似,但是它只通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至[-1, 1]范围内,这就意味着,训练数据应该是已经零中心化或者是稀疏数据。 例子::用先前例子的数据实现最大绝对值缩放操作。 以下是使用上例中数据运用这个缩放器的例子: ...
2 MaxAbsScaler简介 。 MaxAbsScaler根据最大值的绝对值进行标准化。假设某列原数据为x,则新数据为x/|max|。 应用场景: 应用于稀疏矩阵。 3 MaxAbsScaler import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler data = pd.DataFrame( ...
3、MaxAbs import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) data #MaxAbsScaler标准化 maxabs_scaler=preprocessing.MaxAbsScaler() data_maxabs_1=maxabs_scaler.fit_transform(data) data_maxabs_1 #算法原理 da...
MaxAbsScaler An estimator that scales the input values so that the maximum absolute value is 1.0. iOS 16.0+ iPadOS 16.0+ macOS 13.0+ Mac Catalyst 16.0+ tvOS 16.0+ visionOS 1.0+ struct MaxAbsScaler<Element> where Element : BinaryFloatingPoint, Element : Decodable, Element : Encodable ...
本文简要介绍pyspark.ml.feature.MaxAbsScaler的用法。 用法: classpyspark.ml.feature.MaxAbsScaler(*, inputCol=None, outputCol=None) 通过除以每个特征中的最大绝对值,将每个特征单独重新缩放到范围 [-1, 1]。它不会移动/居中数据,因此不会破坏任何稀疏性。
特征转换 - MaxAbsScaler MaxAbsScaler转换由向量列组成的数据集,将每个特征调整到[-1,1]的范围,它通过每个特征内的最大绝对值来划分。 它不会移动和聚集数据,因此不会破坏任何的稀疏性。 MaxAbsScaler计算数据集上的统计数据,生成MaxAbsScalerModel,然后使用生成的模型分别的转换特征到范围[-1,1]。下面...