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 = '...
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(feature_range = (0, 1)) 将在[0,1] 范围内按比例转换列中的每个值。将其用作转换特征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() 将列中的每个值转换为均值 0 和标准差 1 左右的范围,即,每个值将通过减去均值并除以标准差来归一化。如果您知道数据分布是正常...
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 ...
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) ...
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...
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...
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,请使...