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...
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 ...
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)
如果给MinMaxScaler提供一个明确的feature_range=(min, max),完整的公式是: X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled= X_std * (max - min) + min 类MaxAbsScaler的工作原理非常相似,但是它只通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至[-1, 1]范围内...
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) feature_range:为元组类型,范围某认为:[0,1],也可以取其他范围值。 copy:为拷贝属性,默认为True,表示对原数据组拷贝操作,这样变换后元数组不变,False表 示变换操作后,原数组也跟随变化,相当于c++中的引用或指针。
self.feature_range = feature_range self.copy = copy def _reset(self): """Reset internal data-dependent state of the scaler, if necessary. __init__ parameters are not touched. """ # Checking one attribute is enough, becase they are all set ...
Feature Range（特征范围）：类似于你设计比赛场地时设定赛道宽度。MinMaxScaler 允许自定义数据缩放区间，比如 (-1,1) 或 [0,1]，使数据符合特定算法要求，满足不同应用场景需求。Inverse Transform（逆变换）：就像在烹饪过程中希望回到原始食材状态，逆变换可以将处理后数据恢复到原始尺度，方便进行数据解读或逆向验证...
如果给MinMaxScaler提供一个明确的feature_range=(min, max),完整的公式是: X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min 1. 2. 3. 类MaxAbsScaler的工作原理非常相似,但是它只通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至...
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...
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...