RobustScaler是Scikit-learn库中的一个功能强大的数据预处理工具,它通过使用中位数和四分位数范围(IQR)来进行特征缩放。与基于均值和标准差的方法不同,RobustScaler对异常值具有更高的鲁棒性,因此特别适用于包含离群值的数据集。 二、RobustScaler的原理 RobustScaler的工作原理基于两个关键统计量:中位数和四分位数范围...
RobustScaler是Scikit-learn库中的一个功能强大的数据预处理工具,它通过使用中位数和四分位数范围(IQR)来进行特征缩放。与基于均值和标准差的方法不同,RobustScaler对异常值具有更高的鲁棒性,因此特别适用于包含离群值的数据集。 二、RobustScaler的原理 RobustScaler的工作原理基于两个关键统计量:中位数和四分位数范围...
在这种情况下,中位数和四分位范围通常会给出更好的结果。 classRobustScalerFound at:sklearn.preprocessing._data class RobustScaler(TransformerMixin, BaseEstimator): """Scale features using statistics that are robust to outliers. This Scaler removes the median and scales the data according to the quantile...
在这种情况下,中位数和四分位范围通常会给出更好的结果。 classRobustScalerFound at:sklearn.preprocessing._data class RobustScaler(TransformerMixin, BaseEstimator): """Scalefeatures using statistics that are robust to outliers. This Scaler removes the median and scales the data according to the quantile ...
robustscaler函数robustscaler `RobustScaler`是scikit-learn库中的一个特征缩放方法,用于在数据预处理中进行特征缩放。它是一种鲁棒的缩放方法,对异常值不敏感,适用于数据集中存在离群值的情况。 具体来说,`RobustScaler`使用中位数和四分位数范围来进行标准化。它通过减去特征的中位数并除以四分位数范围来缩放特征。
特征处理——RobustScaler 若数据中存在很大的异常值,可能会影响特征的平均值和方差,影响标准化结果。在此种情况下,使用中位数和四分位数间距进行缩放会更有效。 >>> from sklearn.preprocessing import RobustScaler 语法: RobustScale(…) with_centering : 布尔值,默认为True。若为True,则在缩放之前将数据居中。
RobustScaler通过中位数和四分位距来缩放。使用于对异常值比较敏感的情况。 应用场景: 离群值较多的数据时。 3 RobustScaler import pandas as pd from sklearn.preprocessing import RobustScaler data = pd.DataFrame( { 'a':[1,2,3], 'b':[5,6,6], ...
RobustScaler 函数使用对异常值鲁棒的统计信息来缩放特征。这个标量去除中值,并根据分位数范围(默认为IQR即四分位数范围)对数据进行缩放。IQR是第1个四分位数(第25分位数)和第3个四分位数(第75分位数)之间的范围。通过计算训练集中样本的相关统计量,对每个特征分别进行定心和缩放。然后将中值和四分位范围存储起来...
本文简要介绍python语言中 sklearn.preprocessing.RobustScaler 的用法。 用法: class sklearn.preprocessing.RobustScaler(*, with_centering=True, with_scaling=True, quantile_range=(25.0, 75.0), copy=True, unit_variance=False) 使用对异常值具有鲁棒性的统计数据来缩放特征。 此Scaler 移除中位数并根据分位数...
RobustScaler 的参数: with_centering: boolean:默认为 True。如果值为 True,则数据在缩放之前居中。当它应用于稀疏矩阵时,变换会引发异常,因为将它们居中需要构建一个密集矩阵,该矩阵通常太大而无法放入内存。 with_scaling: boolean:默认情况下也设置为 True。它将数据缩放到四分位数范围。