fromsklearn.cluster import KMeans fromsklearn.preprocessing import StandardScaler fromsklearn import metrics filename ='data.txt' beer = pd.read_csv(filename, sep=' ') features = beer[['calories','sodium','alco
from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder numeric_features = [0, 1, 2, 3] # 示例数值型特征索引 categorical_features = [4, 5] # 示例类别型特征索引 numeric_transformer = Pipeline(steps=[ ('scaler', StandardScaler()) ]) categoric...
StandardScaler()),('pca',PCA()),('svm',SVC())])param_grid={'svm__C':[0.001,0.01,0....
zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() #建立StandardScaler对象 data_scale_1 = zscore_scaler.fit_transform(data) # StandardScaler标准化处理 # Max-Min标准化 minmax = preprocessing.MinMaxScaler() # 建立MinMaxScaler模型对象 data_scale_2 = minmax.fit_transform(data) # MinMaxScaler标准化处理 # Ma...
scaler=StandardScaler() train_X_standardized= scaler.fit_transform(train_X) 归一化(Normalization) 定义: 归一化是将数据缩放到一个固定的范围内,通常是0到1。目的是使数据在一个统一的尺度上,这样不同特征对模型的影响更为一致。 公式:x′=x−xmin/xmax−xmin其中: ...
以下是StandardScaler的常用方法: 1.fit(X, y=None) 计算数据的均值和标准差。这里的X是特征数据,y通常可以忽略,因为StandardScaler只关注特征。 2.transform(X, y=‘deprecated’, copy=True) 使用fit()方法计算出的均值和标准差来转换数据。将每个数据点减去均值,再除以标准差,从而得到标准化后的数据。 3.**...
features_stand = StandardScaler().fit_transform(features) #创建一对多的逻辑回归对象 logit = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='ovr') #训练模型 model = logit.fit(features_stand,target) 逻辑回归只是二元分类器,这意味着它不能处理多于两个分类的目标向量。 但是,逻辑回归有两个巧妙的扩展可以...
sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据集data = load_breast_cancer()# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=)# 创建流水线pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ...
plt.bar(x, y)plt.show()3.数据预处理中的缩放：在机器学习和数据分析中，`scale`通常指的是对数据进行缩放操作，比如将数据缩放到特定的范围或标准化数据。您可以使用`sklearn`库中的`MinMaxScaler`或`StandardScaler`来对数据进行缩放操作。from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[-1, 2], ...