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...
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...
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
# Prepare data for LSTM model scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data[['mean_temp']]) # Convert data to supervised learning format def create_dataset(data, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(data) - look_back): a = ...
# 使用MinMaxScaler进行数据预处理 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 ...
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
fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#数据预处理标准化MinMaxScaler模型deftest_MinMaxScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]]print("before transform:",X) scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,2)) ...
2.1、MinMaxScaler:缩放到 [ 0,1 ] 如果给MinMaxScaler提供一个明确的feature_range=(min, max),完整的公式是: X.max (axis=0)和X.min(axis=0)是指每列的最大、最小值,min, max默认为default=(0, 1) #即默认状态为: X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)...
mms=sp.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))result=mms.fit_transform(data)result 图4.示例结果 3.二值化 有些业务并不需要分析矩阵的详细完整数据(比如图像边缘识别只需要分析出图像边缘即可),可以根据一个事先给定的阈值,用0和1表示特征值不高于或高于阈值。二值化后的数组中每个元素非0即1,达到简化数学模型...
MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) 输出: [[-0.96483516] [0.33186813] [0.13406593] [0.32307692]] 您可以看到数据集值现在在-1和1之间。 在此重要的是要提到数据归一化仅应用于训练数据,而不应用于测试数据。如果对测试数据进行归一化处理,则某些信息可能会从训练集中 到测试集中。