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)...
from sklearn.preprocessingimportMinMaxScaler# 数据归一化scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))scaler.fit_transform(dataset)train=scaler.transform(train)val=scaler.transform(val)test=scaler.transform(test)data_range=MinMaxScaler.data_range_ data_min=MinMaxScaler.data_min_ outputs=outputs * data_range[0...
会查MinMaxScaler的基本上都应该理解数据归一化,本质上是将数据点映射到了[0,1]区间(默认),但实际使用的的时候也不一定是到[0,1],你也可以指定参数feature_range,映射到其他区间,这个后面再讲。 首先了解该计算公式: X s t d = X − X . m i n ( a x i s = 0 ) X . m a x ( a x i ...
摘要:我将数据归一化为线性回归模型,并希望将归一化恢复到原始值:Y_Pred_denorm=(mapminmax('reverse','Y_pred'我做了一些阅读,并提出了以下抛出的错误: scaler =MinMaxScaler(feature_range 浏览2提问于2018-03-07得票数0 2回答 当我尝试非标度和非标度X和y数组时,我遇到了问题。
min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(1,100),copy=False) data_shape=data.shape min_max_data=min_max_scaler.MinMaxScaler(data.reshape(-1,1)).reshape(data_shape) 核心思路是:归一化处理array的时候只取了某列做fit,并应用到整个array。
(-1,1)#显示部分数据 0-10条print('reshap after:',stock_dataset[0:10],stock_dataset.shape)#初始化MinMaxScalersc=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))#转换stock_dataset_transform=sc.fit_transform(stock_dataset)#显示部分数据 0-10条print('transformed:',stock_dataset_transform[0:10])#反归一化,...
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,因为它将保留数据集的形状(无失真)。 StandardScaler()会将列中的每个值转换为均值0和标准偏差1左右的范围,即,每个值将通过减去均值并除以标准差进行标准化。如果您知道数据分发是正常的,请...
在sklearn中,无量纲化英文被称为特征的缩放(Scaler),把大的数值压缩到小的范围,或者改变数值的分布状态等。具体的方法和工具很多,包括标准化,归一化,居中,规范化等等不同的手段:1)StandardScaler工具,标准化缩放,是对数据特征分布的转换,目标是使其符合正态分布(均值为0,方差为1)。对于某些模型,如果数据特征不符...
MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)) print(data) dataScaled = scaler.fit(data).transform(data) print(dataScaled) scaler.inverse_transform(dataScaled) spark中有类似的方法吗? 我搜索了很多,但没有找到答案。谁能给我一些建议? 非常感谢!
pythonCopy codescaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) 然后,使用fit_transform方法来对数据进行归一化处理: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codeX_scaled=scaler.fit_transform(X) 示例代码 为了更好地理解MinMaxScaler的使用,我们将通过一个示例数据集来进行演示。假设我们有一个含有数值特征的...