MinMaxScaler(feature_range = (0, 1)) 将在[0,1] 范围内按比例转换列中的每个值。将其用作转换特征的第一个缩放器选择,因为它将保留数据集的形状(无失真)。 StandardScaler() 将列中的每个值转换为均值 0 和标准差 1 左右的范围,即,每个值将通过减去均值并除以标准差来归一化。如果您知道数据分布是正常...
在sklearn中我们可以使用preprocessing.MinMaxScaler方法来实现数据的归一化处理。MinMaxScaler有一个和总要的参数feature_range,其用来控制数据要所的区间。 下面给出一个简单示例以直观地了解preprocessing.MinMaxScaler归一化函数的使用方法: 代码语言:javascript
下面将数据缩至0-1之间,采用MinMaxScaler函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X_minMax=min_max_scaler.fit_transform(X) 最后输出:...
python将数据归一化到指定区间 python归一化预测值怎么还原,1.归一化在sklearn当中,我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数,feature_range,控制我们希望把数据压缩到的范围,默认是[0,1]。#导入库和数据fromsklearn.preprocessi
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 创建决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42) # 使用缩放后的训练数据训练模型 clf.fit(X_train_scaled, y_train) ...
不难发现,x1每列的值都在[0,1]之间,也就是说,该模块是按列计算的。并且MinMaxScaler在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围:scaler = MinMaxScaler(feature_range=(min, max)). 2. z-score标准化 z-score标准化(zero-mena normalization,0-均值标准化)方法的公式如下所示: ...
关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一
scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_train = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(dataset_train), columns=dataset_train.columns, index=dataset_train.index) # Random shuffle training data X_train.sample(frac=1) X_test = pd.DataFrame(sca...
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) 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。 from sklearn import pr...
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1,1)) # Scale train data train_data = scaler.fit_transform(train[column].values.reshape(-1,1)) scaled_train[column] = np.reshape(train_data, len(train_data)) # Scale test data test_data = scaler.fit_transform(test[column].values.reshape(-1,1)...