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。
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...
[ 0. ,1. , -0.5]])>>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]])>>> X_test_maxabs =max_abs_scaler.transform(X_test)>>>X_test_maxabs array([[-1.5, -1. , 2. ]])>>>max_abs_scaler.scale_ array([2., 1., 2.]) 2 缩放稀疏(矩阵)数据 中心化稀疏(矩阵)数据会破坏数...
X_scaled = X_std * (max - min) + min 1. 2. 3. 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。
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler #数据预处理标准化MaxAbsScaler模型 def test_MaxAbsScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1
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( { 'a':[1,2,3],
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 ...
# 需要導入模塊: from sklearn import preprocessing [as 別名]# 或者: from sklearn.preprocessing importMaxAbsScaler[as 別名]defnormalize_cv(X, y, i, norm="zero_score"):X_test = X[i] y_test = y[i] X_train = pd.concat(X[:i] + X[i+1:]) ...
对数据集data中的所有变量进行Max-ABS缩放,结果保存在data_scale中:ma_scaler = ()data_scale = ma_scale