可以看到,数据被缩放到了 0 到 1 的范围之内。 总结 Min_Max_Scaler.fit_transform 函数可以很方便地将数据标准化到指定范围内,是数据预处理中常用的一种方式。使用前需要导入相应的模块,然后创建一个 MinMaxScaler 对象,最后调用 fit_transform 函数即可。
利用Min-Max规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内,那么属性income的16000元将被转化为多少? #coding:utf-8fromsklearnimportpreprocessingimportnumpy as np x= np.array([[5000.],[58000.],[16000.]]) min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() minmax_x=min_max_scaler.fit_transform(x)print(minm...
MaxMinScaler方法 代码语言:javascript 复制 import numpy as np from sklearn import preprocessing X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_sacler = preprocessing.MinMaxScaler() min_max_sacler.fit(X_train) print(min_max_sacler.transform...
MaxMinScaler方法 import numpy as np from sklearn import preprocessing X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_sacler = preprocessing.MinMaxScaler() min_max_sacler.fit(X_train)print(min_max_sacler.transform(X_train))1234567891011 [...
min max scaler sklearn - Python 代码示例 📅 最后修改于: 2022-03-11 14:45:14.594000 🧑 作者: Mangopython 从字符串名称中获取函数 - Python 代码示例 3d 图形 python 代码示例 代码示例1 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaler.fit_transform(X_train) scaler...
2、Max-Min(归一化) importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearnimportpreprocessing data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) data#Max-Min标准化minmax_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() data_minmax_1=minmax_scaler.fit_transform(data) ...
这里使用Min-Max Scaling,将数据缩放到[0, 1]区间。 # 创建Min-Max Scaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对训练集和测试集的特征进行缩放 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) 3. 使用TensorFlow实现KNN 虽然TensorFlow主要用于深度学习,但我们可以...
scaler = MinMaxScaler()。 #对数据进行标准化处理。 scaled_data = scaler.fit_transform(data)。 print(scaled_data)。 ```。 通过以上代码,我们可以将data中的特征进行min-max标准化处理,得到scaled_data。在实际应用中,我们可以根据具体的数据情况和需求来选择合适的标准化范围,以及是否需要对特征进行标准化处理...
scikit-learn是一个强大的机器学习库,它提供了MinMaxScaler类来方便地进行Min-Max归一化: python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 创建一个MinMaxScaler实例 scaler = MinMaxScaler() # 拟合并转换数据 normalized_data_sklearn = scaler.fit_transform(data) # 将结果转换回DataFrame(可选) normalized...
The Min-Max Scaler is implemented in Python's Scikit-Learn library through theMinMaxScalerclass. Example Here is an example of how to use the Min-Max Scaler in Python: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4,...