示例:使用 Scikit-Learn 进行特征缩放 Scikit-Learn提供了许多特征缩放的方法,如MinMaxScaler和StandardScaler。 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler import numpy as np # 创建示例数据 data = np.array([[1.0, 10.0], [2.0, 20.0], [3.0, 30.0]]) # MinMaxScaler 特征缩放 scaler = ...
在特征缩放中,可能需要将缩放后的浮点数特征转换为整数,以便进行离散化处理。 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] scaler = MinMaxScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) int_scaled_data = [[int(value * 10) for value...
这里我们以生成伪随机序列为例。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler# 生成伪随机序列数据defgenerate_data(seq_length):x=np.arange(0,seq_length+1,0.1)y=np.sin(x)# 使用正弦函数作为目标序列returnx,y seq_length=100# 序列长度x,y=generate_data(seq_length)# 数据...
AI代码解释 from sklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler # 数据标准化 scaler=StandardScaler()df['Salary_scaled']=scaler.fit_transform(df[['Salary']])# 数据归一化 minmax_scaler=MinMaxScaler()df['Age_normalized']=minmax_scaler.fit_transform(df[['Age']])print(df) 1.3 特征编码 对于分...
MinMaxScaler算法用于预处理任务时,需要先从scikit-learn库的preprocessing模块导入MinMaxScaler,再通过函数fit_transform( )对样本数据X进行预处理即可。整个过程的核心代码如下: 图5 MinMaxScaler算法用于数据预处理任务的核心代码 运行图5的代码,使用MinMaxScaler算法对图2手动生成的40个样本数据进行预处理,其结果如图6所示:...
预处理子模块preprocessing提供MinMaxScaler类来实现归一化功能。MinMaxScaler类有一个重要参数feature_range,该参数用于设置数据压缩的范围,默认是[0,1]。 importnumpyasnpfromsklearnimportpreprocessingasppX_train=np.array([[1.,-5.,8.],[2.,-3.,0.],[0.,-1.,1.]])scaler=pp.MinMaxScaler().fit(X_tra...
scaler=MinMaxScaler() train_X_normalized= scaler.fit_transform(train_X) 区别总结 标准化:将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。处理后的数据没有固定的范围,适合处理具有不同尺度和单位的数据。 归一化:将数据缩放到固定范围(如0到1)。处理后的数据在一个统一的范围内,适合用于需要特征值在相同尺度上的算...
scaler_train_x = minmaxscaler.transform(train_x) scaler_train_x = pd.DataFrame(scaler_train_x, columns=train_x.columns) scaler_train_x.head() # 特征缩放 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler minmaxscaler = MinMaxScaler() minmaxscaler.fit(train_x) ...
这里使用了MinMaxScaler函数将train_samples[]进行归一化。注意强调的部分,如果没有这部分reshape将会报错,因为MinMaxScaler函数期望的是一个二维数组,而我们输入了一个一维数组,所以用这种方式转换为二维数组。此处只是固定搭配而已,背下来即可。 最后打印验证: