一、总结 一句话总结:MinMaxScalerMinMaxScaler
MinMaxScaler()函数是一个非常常用的数据预处理工具,可以通过将所有特征缩放到相同的比例来提高机器学习算法的性能。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x = [[2, 4], [1, 3], [0, 1], [1, 2]] scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(x) x_scaled = scaler.transform(x) print...
在TensorFlow中,没有名为'MinMaxScaler'的本机函数或类。 'MinMaxScaler'是一种数据预处理技术,用于将数据缩放到给定的范围内。然而,在TensorFlow中,可以使用...
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以下关于sklearn库中预处理函数作用描述错误的是( )。A.MinMaxScaler:离差标准化B.Binarizer:对定性特征进行二值化处理C.OneHotEnc
百度试题 结果1 题目Python中,调用Sklearn的哪个函数可以填补缺失值( ) A. StandardScaler() B. qcut() C. MinMaxScaler() D. Imputer() 相关知识点: 试题来源: 解析 D:题型:单选题客观题分值8分难度:简单得分:8 反馈 收藏
归一化是对数据集进行区间缩放,缩放到 [0,1] 的区间内,把有单位的数据转化为没有单位的数据,即统一数据的衡量标准,消除单位的影响。这样方便了数据的处理,使数据处理更加快速、敏捷。Skearn 中最常用的归一化的方法是:MinMaxScaler。此外还有对数函数转换(log),反余切转换等。
可以使用groupby计算每组的最小最大比例：
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