2、数据标准化 #Min-max scalingdf['minmax'] = preproc.minmax_scale(df[['n_tokens_content']])#Standardizationdf['standardized'] = preproc.StandardScaler().fit_transform(df[['n_tokens_content']])#MaxAbsdf['maxabs'] = preproc.maxabs_scale(df[['n_tokens_content']], axis=0)#RobustScal...
线性函数归一化(Min-Max Scaling) 。 它对原始数据进行线性变换, 使结果映射到[0, 1]的范围, 实现对原始数据的等比缩放。 归一化公式如下 : 其中X为原始数据, 分别为数据最大值和最小值。零均值归一化(Z-Score Normalization) 。 它会将原始数据映射到均值为0、 标准差为1的分布上。 具体来说, 假设原始...
最常用的方法主要有以下两种：线性函数归一化（Min-Max Scaling）。它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0, 1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。归一化公式如下：其中X为原始数据，最大值和最小值分别为数据最大值和最小值。另一种方法是零均值归一化（Z-Score Normalization）。它会将原始数据...
首先先要给数据做一个histogram,如果数据基本上满足高斯分布的话那么选择用Z-score Normalization。如果数据较为零散的话,可以选择Min-Max Scaling。 Credit: 百面机器学习
Min-Max Scaling:如上所述的归一化方法。 Z-Score Normalization:即标准化方法。 应用场景 回归问题:在预测连续值时,对目标变量进行预处理尤为重要。 深度学习模型:尤其是当使用如Keras这样的深度学习框架时。 示例代码 代码语言:txt 复制 import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 假设...
本文将详细介绍如何使用TensorFlow框架中的K-最近邻(KNN)算法,结合Min-Max Scaling技术对房价进行预测。 1. 数据准备 首先,我们需要准备房价数据集。这里假设你已经有了包含房屋特征(如面积、卧室数、楼层等)和对应房价的数据集。数据可能来自于公共数据库或自行收集。 import pandas as pd import numpy as np from...
线性函数归一化(Min-Max Scaling) 。 它对原始数据进行线性变换, 使结果映射到[0, 1]的范围, 实现对原始数据的等比缩放。 归一化公式如下 : 其中X为原始数据, 分别为数据最大值和最小值。 零均值归一化(Z-Score Normalization) 。 它会将原始数据映射到均值为0、 标准差为1的分布上。 具体来说, 假设原始...
在数据预处理中,使用Imputer类进行缺失值填充时,若要填充离散值,应该使用哪种策略?() A.mean B.median C.most_frequent D.constant 单项选择题 在数据预处理中,若某个变量的缺失值超过多少百分比时,通常建议将该变量删除?() A.50% B.60% C.70% ...
示例数据: 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60 0.02729 0.00 7.070 0 0.4690 7.1850 61.10 4.9671 2 242.0 17.80 392.83 4.03 34.70 ...
tensorflow knn 预测房价 注意有 Min-Max Scaling,示例数据:0.0063218.002.31000.53806.575065.204.09001296.015.30396.904.9824.000.027310.007.07000.46906.421078.904.96712242.017.80396.909.1421.600