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...
6. 结论 通过本文,我们学习了如何使用Min-Max Scaling对数据进行归一化处理,并借助TensorFlow(间接通过scikit-learn)实现了KNN算法对房价的预测。这个过程涵盖了数据准备、特征缩放、模型训练、评估和实际应用建议等多个方面,为非专业读者提供了清晰易懂的技术指导。希望这些内容能帮助你在房价预测或其他类似问题上取得成功。
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...
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...
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...
Pull Request Description To Include more robust observation space scaling, a min-max scaling is proposed instead of the formerly introduced max scaling. Changes Proposed min/max scaling in learnin...
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
Loaded the dataset using Pandas. Initialized the MinMaxScaler from Scikit-learn. Applied Min-Max scaling to the 'Age' and 'Salary' columns, transforming them into a range between 0 and 1. Displayed the normalized dataset. Python-Pandas Code Editor:...