RobustScaler的核心特点: 对异常值不敏感,适用于含噪声或异常值的数据。 使用中位数和四分位数范围进行缩放,更加鲁棒。 提供稳定的缩放方式,同时保留了数据的相对关系。 如果数据中存在明显的异常值或偏态分布,RobustScaler是一个值得尝试的选择!但如果数据分布接近正态或异常值较少,可以考虑其他方法如StandardScaler或Mi...
稳健标准化(RobustScaler)的主要目的是对数据进行标准化处理,使得数据具有更合适的尺度,便于分析和建模等操作,尤其是在数据存在异常值的情况下,它比普通的标准化方法更稳健。下面用人话来解释它的公式: 对于一组数据中的每个值x经过稳健标准化后的结果x'的计算公式为: x'=frac{x - text{中位数}}{text{四分位...
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...
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...
sklearn中的RobustScaler 函数的简介及使用方法 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...
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...
sklearn中的RobustScaler 函数的简介及使用方法 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...
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], ...
特征处理——RobustScaler AI007 让AI触手可及8 人赞同了该文章 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Tr...
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。