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,另一种常用的方法是将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....
array([[-3,-1,4.], [0,-1,10]]) x_test_maxabs = min_max_scaler.transform(x_test) print('x_test_maxabs = ',x_test_maxabs) Python中归一化特征到一定区间的函数--MinMaxScaler()_技术博客-CSDN博客 发布于 2021-03-24 10:46 Python...
scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train = scaler.transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) 原文由 Akarsh Sharma 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python机器学习scikit-...
20,30,40,50]# 将列表转换为 numpy 数组data_array=np.array(data_list).reshape(-1,1)# 初始化 MinMaxScalerscaler=MinMaxScaler()# 拟合数据并转换scaled_data=scaler.fit_transform(data_array)# 转换回列表(如果需要)scaled_data_list=scaled_data.flatten().tolist()print(scaled_data_list)```...
scaler2=MinMaxScaler()#用于归一化y #数据加载并标准化,返回所有数据 defdata_load():# 读取数据(自己准备10列数据即可) # csv_data=pd.read_csv('dataset.csv')# datas=csv_data.values # 转换为numpy # train_num=240# 训练集 # x_train=datas[:train_num,1:10]# 训练集X# y_train=datas[:trai...
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,另一种常用的方法是将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。
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) ...
n), f 是阶跃函数: f(t)={0,t<01,t≥0 2 Python 实现 先写出投影寻踪回归的函数,为了方便后续操作,改为求 −Q(a) 的最小值: def ppr(a): X = MinMaxScaler().fit_transform(X) # sklearn 的归一化模块 z = np.dot(X, a) delta = z.std() R = np.corrcoef(np.array([y,z]))...
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...