minmax = np.array([0,10]).reshape(-1,1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaler.fit(minmax) y = np.array([1,2,3,4,5]) yy = scaler.transform(y.reshape(-1,1))
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...
有什么方法可以将单个输入表示为不是一系列的0.? 这是我在培训过程中所做的: 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...
classMinMaxScalerFound at:sklearn.preprocessing.dataclassMinMaxScaler(BaseEstimator,TransformerMixin):def__init__(self,feature_range=(0,1),copy=True):self.feature_range=feature_range self.copy=copydef_reset(self):"""Reset internal data-dependent state of the scaler, if ...
class MinMaxScaler Found at: sklearn.preprocessing.dataclass MinMaxScaler(BaseEstimator, TransformerMixin):def __init__(self, feature_range=(0, 1), copy=True):self.feature_range = feature_rangeself.copy = copydef _reset(self):"""Reset internal data-dependent state of the scaler, ifnecessary....
array([ 0. , 0.5 , 0.33...]) 当然,在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围:feature_range=(min, max),此时应用的公式变为: X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)) X_scaled=X_std/(max-min)+min ...
sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 定义归一化:归一化到(0,1)之间 print(sc) MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)) --- training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) # 求得训练集的最大值,最小值这些训练集固有的属性,并在训练集上进行归一化 test_set = sc...
[1,18]])scaler=MinMaxScaler(feature_range=feature_range,clip=True).fit(X)X_min,X_max=np.min(X,axis=0),np.max(X,axis=0)X_test=xp.asarray([np.r_[X_min[:2]-10,X_max[2:]+10]])X_transformed=scaler.transform(X_test)withsklearn.config_context(array_api_dispatch=True):test_...
10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 当然,在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围:feature_range=(min, max),此时应用的公式变为: X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)) ...