x_minmax = min_max_scaler.fit_transform(x) print(x_minmax) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 如果有新的测试数据进来,也想做同样的转换,那么将新的测试数据添加到原数据末尾即可 from sklearn import preprocessing import pandas as pd min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() x ...
输出结果显示:测试集和训练集分别有426个数据点、143个数据点,都有30个特征。 2. 调用MinMaxScaler,用fit_transform方法进行数据变换 (1)用fit方法拟合缩放器Scaler (2)用transform方法进行伸缩变换 注:四大去量钢化方法中都内建有fit和transfrom方法,fit和transform方法可以合并使用fit_transform。 对比训练集和测试集...
# 应用变换data_yj = pt_yj.fit_transform(data.reshape(-1,1))# 应用Yeo-Johnson变换 # Box-Cox需要正数据,所以我们添加一个偏移量使所有值为正data_offset = data - np.min(data) +1e-6# 偏移量以确保所有值为正data_bc ...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler # 使用 MinMaxScaler 进行数据归一化 print(MinMaxScaler().fit_transform(np.array([1, 4, 10, 15, 21]).reshape(-1, 1))) # 使用 StandardScaler 进行标准化 print(StandardScaler().fit_transform(np.array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0...
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) ...
fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportLSTM,Denseimportnumpyasnp# 准备数据data=df['Traffic_Volume'].values data=data.reshape(-1,1)# 标准化数据fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler scaler=MinMaxScaler()data=scaler.fit_transform(data)# 创建训练和测试数据集train_size=int(len(data)*0....
# 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 = ...
>>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() >>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) >>> X_train_minmax array([[ 0.5 , 0. , 1. ], [ 1. , 0.5 , 0.33333333], [ 0. , 1. , 0. ]]) >>> #将相同的缩放应用到测试集数据中 ...
scaler = MinMaxScaler()scale_data = scaler.fit_transform(data)# 标准化 scaler = StandardScaler()scale_data = scaler.fit_transform(data)```2. 特征选择 特征选择是从所有可用的特征中选择最好的特征用于机器学习模型。在特征选择时，我们可以使用Python的pandas库中的corr()方法来获取每个特征与其他特征之间...
mnscaler =MinMaxScaler() X = mnscaler.fit_transform(X) X =pd.DataFrame(X, columns=data.drop("class",axis = 1).columns) #traintest split. X_train,X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y, test_size = 0.1, stratify= Y, random_state = 1) (感知器预处理) 获取变量X和Y...