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...
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...
self.n_samples_seen_ += X.shape[0] # Next steps data_range = data_max - data_min self.scale_ = (feature_range[1] - feature_range[0]) / _handle_zeros_in_scale(data_range) self.min_ = feature_range[0] - data_min * self.scale_ self.data_min_ = data_min self.data_max_ =...
scaler2=MinMaxScaler(feature_range=[1,2])print('自动归一化结果:\n{}'.format(scaler2.fit_transform(data)))
- feature_range:范围设置。默认情况下,MinMaxScaler将数据缩放到[0, 1]之间,但我们也可以通过feature_range参数来指定其他的范围,例如[0, 2]或[-1, 1]; - fit方法:计算尺度变换需要的参数。在对数据进行归一化处理之前,我们需要先调用fit方法来计算出尺度变换需要的参数; - transform方法:应用尺度变换参数。通...
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 标准化(Standardization): 将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间内,标准化后的数据可正可...
3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 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)) ...
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...
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。 fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpx=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[...
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] scaler = MinMaxScaler() MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)) print(data) dataScaled = scaler.fit(data).transform(data) print(dataScaled) scaler.inverse_transform(dataScaled) ...