归一化(Min-Max scaling):(X - X_min)/(X_max - X_min) 1. 缺失值处理:通过删除含有缺失值的样本(行删除)或用统计值(均值/中位数/众数)、插值法填补空缺数据 2. 数据清洗:筛选异常值(如3σ原则、箱线图),删除重复记录,统一数据格式(如日期格式转换) 3. 标准化:将数据转化为均值为0、标准差为1...
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...
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。相关文...
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...
data#Max-Min标准化minmax_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() data_minmax_1=minmax_scaler.fit_transform(data) data_minmax_1#算法原理data_minmax_2=(data-data.min(axis=0))/(data.max(axis=0)-data.min(axis=0)) data_minmax_2 输出: array([[1, 2, 3], ...
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 ...
在数据预处理中,区间缩放(Min-Max Scaling)将连续特征值缩放到哪个区间?() A.[-1,1] B.[0,1] C.[0,10] D.[0,100] 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在数据预处理中,标准化(Z-score)需要计算特征的什么值?() A.均值和方差 B.均值和标准差 ...
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