步骤1:确定归一化的方式 反归一化的第一步是了解原始数据是通过什么方法进行归一化的。常见的归一化方法有 Z-score 标准化和 Min-Max 归一化。 Z-score 标准化公式: z=x−μσz=σx−μ Min-Max 归一化公式: x′=x−min(x)max(x)−min(x)x′=max(x)−min(x)x−min(x) 步骤...
1、首先由测试集X和Y,将其放到一起,即DATA=[X,Y] 2、按照归一化方式进行归一化 from sklearn import preprocessing import numpy as np mm = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = mm.fit_transform(DATA) X = X_minmax[:,:13] Y = X_minmax[:,13] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 得到标准化后的X...
def de_minmax_normalize(data, min_val, max_val): ''' Min-Max标准化反归一化函数,将Min-Max标准化的数据还原为原始数据 :param data: Min-Max标准化后的数据 :param min_val:数据最小值 :param max_val:数据最大值 :return:原始数据 ''' range_val = max_val - min_val return data * range_...
X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))X_minmax=X_std/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))+X.min(axis=0)) Z-score标准化方法 也称为均值归一化(mean normaliztion), 给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合...
MinMax归一化是一种数据预处理技术,它通过将原始数据线性变换到一个新的尺度,通常是[0, 1]范围,来消除特征之间的量纲差异。这种方法可以确保每个特征的值都在一个相同的尺度上,有助于提高机器学习模型的性能。 2. MinMax归一化的数学公式 MinMax归一化的数学公式如下: markdown X' = (X - X_min) / (X_ma...
python归一化处理合集 python归一化方法 python归⼀化⽅法 1、min-max标准化(Min-Max Normalization) from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minMax ...
1.minmax normalization 它们会将所有数据按照比例缩放到0到1之间,有的也可以是-1到1区间。 2.std normalization 它会将所有数据浓缩成平均值为0,方差为1的数据。 通过这些标准化手段,我们不仅能加快机器学习的学习速度,还可以避免机器学习学得特别扭曲。
('标准化方差:% s '%(statistics.stdev(sc_X['Age'])))sns.distplot(df['Salary'],ax=axes[1,0])sns.distplot(df_MinMax['Salary'],ax=axes[1,1])axes[1,1].set_title('MinMax:Salary')axes[1,1].set_title('归一化方差:% s '%(statistics.stdev(df_MinMax['Salary'])))sns.distplot(sc...
cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)其中roihist为输入数据，roihist为与src大小相同的输出数据，0为一个范围低边界，255为范围的上限，cv2.NORM_MINMAX是一个归一化的方法，表示对数组的所有值进行转化，使值的映射在最小值和最大值之间。这样归一化后他们的值就在0到255之间了。接着我们...
Python标准化预处理函数: 代码语言:javascript 复制 preprocessing.scale(X,axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) 代码语言:javascript 复制 preprocessing.minmax_scale(X,feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据在缩放在固定区间,默...