scale = self.feature_range[1] - self.feature_range[0] X = (X_scaled - self.feature_range[0]) / scale# 反向缩放X = X * (self.data_max_ - self.data_min_) + self.data_min_# 反向转换到原始数据returnXdeffit_transform(self, X, y=None):returnself.fit(X).transform(X)...
0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()#默认为范围0~1,拷贝操作#min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (1,3),copy = False)#范围改为1~3,对原数组操作x_minmax=min_max_scaler.fit_transform(x)print('x_minmax = ',x_minmax)print('x = '...
X_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) Y_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # Scale both training inputs and outputs X_scaled_training = X_scaler.fit_transform(X_training) Y_scaled_training = Y_scaler.fit_transform(Y_training) X_scaled_testing = X_scaler.transform(X_...
import numpy as np import torch from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) #这里的feature_range表示设置归一化范围为(0,1) x=numpy.random.randint(1,10,(4,1)) #生成(4,1)的1-10之间的整数 print(x) [[2] [9] [3] [4]] print(x.min(axis=0...
通过调整feature_range参数,用户可以自定义归一化后的数据范围。 错误信息表明'feature_range'需要是一个'tuple'实例: 当你遇到错误信息“the 'feature_range' parameter of MinMaxScaler must be an instance of 'tuple'”时,这意味着你在设置feature_range参数时提供的数据类型不是元组(tuple)。错误信息明确指出...
1、基础案例 MinMaxScaler简介 MinMaxScaler函数解释 MinMaxScaler底层代码 class MinMaxScaler Found at: sklearn.preprocessing.data class MinMaxScaler(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, feature_range=(0, 1), copy=True): self.feature_range = feature_range ...
MinMaxScaler() 和 StandardScaler() 之间有什么区别。 mms = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1)) (用于机器学习模型) sc = StandardScaler() (在另一个机器学习模型中,他们使用标准缩放器而不是最小最大...
if feature_range[0] >= feature_range[1]: raise ValueError( "Minimum of desired feature range must be smaller" " than maximum. Got %s." % str(feature_range)) if sparse.issparse(X): raise TypeError("MinMaxScaler does no support sparse ...
MinMaxScaler重新缩放数据集,以使所有特征值都在[0,1]范围内,如下右面板所示。但是,对于换算后的家庭数,此缩放将所有inlier压缩在较窄的范围[0,0.005]中。 0 0 0 至尊宝的传说 MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))将在[0,1]范围内按比例转换列中的每个值。将其用作变换要素的第一个缩放器选择,因为它...
1、基础案例 >>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler>>> data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]>>> scaler = MinMaxScaler()>>> print(scaler.fit(data))MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1))>>> print(scaler.data_max_)[ 1. 18.]>>> print(scaler....