X = loans.drop('loan_status', axis=1) y = loans[['loan_status']] y = y.values.ravel() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42, stratify=y) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_t...
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...
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 1、实例化MinMaxScalar、StandardScaler transfer1 = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) transfer2 = StandardScaler() # 2、通过fit_transform转换 df1 = transfer1.fit_transform(irisFrame[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)...
>>> 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 ...
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) ...
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() x_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(x_train) print(x_train_minmax) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. # output: # [[ 0.5 0. 1. ] # [ 1. 0.5 0.33333333] # [ 0. 1. 0. ]] ...
归一化还有一些变体。在Sklearn中,这些变体被称为RobustScaler和MinMaxScaler。 Sklearn示例中提供了一个更复杂的图表,展示了归一化和未归一化的KNNClassifier模型的分类边界对比。 2、多项式特征 多项式特征是一种在线性模型中引入非线性的有效...
min_max_scaler.fit_transform(X_train)或者 importnumpyasnp a = np.random.random((2,3,3))defcustomMinMaxScaler(X):return(X - X.min()) / (X.max() - X.min()) np.array([customMinMaxScaler(x)forxina]) 3.规范化(Normalization) 规范化...
preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() data = scaler.fit_transform(data) # 创建训练和测试数据集 train_size = int(len(data) * 0.8) train, test = data[:train_size], data[train_size:] # 创建数据集函数 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for ...