1.2 最小-最大缩放(Min-Max Scaling) # 方法一:使用 apply 函数 df_normalized = df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min())) # 方法二:使用 MinMaxScaler 类 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df_normalized = pd.DataFrame(scaler.fit_trans...
1.最小-最大归一化(Min-Max Scaling):将数据缩放到一个指定的最小值和最大值之间,通过使用`MinMaxScaler`类来实现。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) ``` 2. Z-得分标准化(Z-score Standardization):将数据缩放至...
复制代码 使用StandardScaler进行标准化: from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df_standardized = scaler.fit_transform(df) 复制代码 自定义归一化函数: def custom_normalize(data): return (data - data.min()) / (data.max() - data.min()) df_normalized = df.a...
、、 from sklearn import preprocessing(以下是数据的csv文件)min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() test_scaled = min_max_scaler.fit_transform有人能指点我在缩放重标过程中犯的错误吗? 浏览4提问于2021-01-24得票数 2 回答已采纳 1回答 如何在python中加速伸缩过程? 、、 我有一个很大的文本数据...
缩放通过在轴0上取最小值/最大值进行：(X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 初始化MinMaxScalermin_max_scaler = MinMaxScaler()# 对选择的特征进行最小-最大缩放data[features_to_standardize] = min_max_scaler.fit_transform(data[features_to_standardize]) 4.2 自定义标准化方法
上述代码中,我们首先创建了一个MaxAbsScaler对象,然后使用fit_transform()方法对income列进行特征缩放,返回的结果保存在新的income_scaled列中。 这些方法都可以用于特征变换,但也可以根据具体情况自定义特征变换函数来实现更复杂的操作。 总之,在pandas中进行特征变换非常方便,我们只需要使用相应的库函数或自定义函数,并...
Min-Max标准化是将数据缩放到0-1之间。例如: min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df['column_name'] = min_max_scaler.fit_transform(df[['column_name']]) (2)Z-Score标准化 Z-Score标准化是将数据转换为标准分数。例如: std_scaler = preprocessing.StandardScaler() ...
公式:\bar{x}=\frac{x-min}{max-min} import numpy as np from sklearn import preprocessing X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() #最大最小值标准化 ...
sklearnpreprocessingpandaspddata=pd.read_csv('data.csv')# 实例化 MinMaxScaler 对象min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()# 调用 fit_transform 方法进行规范化data_norm=min_max_scaler.fit_transform(data) 复制 2. Z-Score 规范化 Z-Score 规范化也称标准差标准化,是将数据按其减去均值后再除以标准差...