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...
preprocessing预处理模块提供的Normalizer工具类使用TransformerAPI 实现了相同的操作(即使在这种情况下,fit方法是无用的:该类是无状态的,因为该操作独立对待样本). 因此这个类适用于sklearn.pipeline.Pipeline的早期步骤: >>> normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X) # fit does nothing >>> normalizer Normal...
preprocessing预处理模块提供的Normalizer工具类使用TransformerAPI 实现了相同的操作(即使在这种情况下,fit方法是无用的:该类是无状态的,因为该操作独立对待样本). 因此这个类适用于sklearn.pipeline.Pipeline的早期步骤: >>> normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X)#fit does nothing>>>normalizer Normalizer(c...
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。
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],
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
# 需要导入模块: from sklearn import preprocessing [as 别名]# 或者: from sklearn.preprocessing importMaxAbsScaler[as 别名]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:]) ...
在sklearn当中,我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现归一化这个功能。 把区间范围[min, max]缩放至[0,1]之间,也可以指定范围feature_range. 这种放缩方法,是把最小值转为0,最大值转为1,其它值在[0,1]之间等比例放缩。 (2)代码实例 ...
sklearn.preprocessingimportMaxAbsScaler#数据预处理标准化MaxAbsScaler模型deftest_MaxAbsScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]]print("before transform:",X) scaler=MaxAbsScaler() scaler.fit(X)print("scale_ is :",scaler.scale_)print("max_abs...
scaler = SklearnMaxAbsScaler() X_new = scaler.fit_transform(X.T).TreturnX_new 開發者ID:johannfaouzi,項目名稱:pyts,代碼行數:20,代碼來源:scaler.py 示例6: test_objectmapper ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from sklearn import preprocessing [as 別名]# 或者: from sklearn.preprocessing importMax...