x_min = np.min(X, axis=0) x_max = np.max(X, axis=0) # 缩放特征 X_scaled = (X - x_min) / (x_max - x_min) return X_scaled # 示例 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) X_scaled = min_max_scaling(X) print(X_scaled) # 输出: # [[0. 0...
利用Min-Max规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内,那么属性income的16000元将被转化为多少? #coding:utf-8fromsklearnimportpreprocessingimportnumpy as np x= np.array([[5000.],[58000.],[16000.]]) min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() minmax_x=min_max_scaler.fit_transform(x)print(mi...
>>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> X_test_minmax array([[-1.5 , 0. , 1.66666667]]) >>> #缩放因子等属性 >>> min_max_scaler.scale_ array([ 0.5 , 0.5 , 0.33...]) >>> min_max_scaler.min_ array([ 0. , 0.5 , 0.33...]) 当然,在构造类对象的时候...
,-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 = ',x)...
min_:ndarray,缩放后的最小值偏移量 scale_:ndarray,缩放比例 data_min_:ndarray,数据最小值 data_max_:ndarray,数据最大值 data_range_:ndarray,数据最大最小范围的长度12345 classpreprocessing.MaxAbsScaler(copy=True): 数据的缩放比例为绝对值最大值,并保留正负号,即在区间 [-1.0, 1.0] 内。可以用于稀疏...
2.2、MaxAbsScaler:缩放到 [ -1,1 ] 3、缩放有离群值的数据 4、核矩阵的中心化 5、非线性转换 5.1、映射到均匀分布 5.2、映射到高斯分布 5.2.1、下面是一个使用`Box-Cox`将样本从**对数正态分布映射到正态分布**的例子: 5.2.2、使用**PowerTransformer类**默认的`default=’yeo-johnson’`: ...
standardized=scaler.fit_transform(feature) standardized # 转化方式见下面, 表示距离 平均值多少个 标准差 array([[-0.76058269], [-0.54177196], [-0.35009716], [-0.32271504], [1.97516685]]) Discussion Acommonalternativetomin-maxscalingisrescalingoffeaturestobeapproximatelystandardnormallydistributed.Toachievethis...
() == mmScaler.getMax()True>>>modelPath = temp_path +"/min-max-scaler-model">>>model.save(modelPath)>>>loadedModel = MinMaxScalerModel.load(modelPath)>>>loadedModel.originalMin == model.originalMinTrue>>>loadedModel.originalMax == model.originalMaxTrue>>>loadedModel.transform(df).take...
3.计算min/max与mean的差距,更大的那个为可疑值 4.求可疑值的z-score (standard score),如果大于Grubbs临界值,那么就是outlier Grubbs临界值可以查表得到,它由两个值决定:检出水平α(越严格越小),样本数量n,排除outlier,对剩余序列循环做 1-4 步...
scaler = scaler.fit(values) print('Min: %f, Max: %f' % (scaler.data_min_, scaler.data_max_)) # 规范化数据集并打印前 5 行 normalized = scaler.transform(values) for i in range(5): print(normalized[i]) # 逆变换并打印前 5 行 ...