以下代码已经封装好,直接可以复用: #引入相关的包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler # 创建最小-最大归一化器 scaler1=MinMaxScaler()#用于归一化x 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) #...
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....
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:...
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)```...
preprocessing import MinMaxScaler # 数据清洗 data = data.dropna() # 特征提取 features = data[['temperature', 'pH', 'dissolved_oxygen', 'conductivity', 'turbidity']] labels = data['quality_label'] # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler() features_scaled = scaler.fit_transform(features) # 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。 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。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score import tensorflow as tf import keras from keras.layers import Layer import keras.backend as K ...
1. MinMaxScaler MinMaxScaler: 将特征尺度缩放到统一的区间,通常选择$[0, 1]$。 数学逻辑:对于给定的特征,计算其最大值和最小值,然后计算每个观测值在这个区间的所处的位置。 $$y_i = \frac{x_i - min(x)}{max(x) - min(x)}$$ $y_i$是经过缩放的第i个观测值 ...
labels = data['Target']# 假设目标变量是未来的气温# 数据归一化scaler = MinMaxScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(features)# 数据集拆分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_features, labels, test_size=0.2, ...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #数据预处理标准化MinMaxScaler模型 def test_MinMaxScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1