【Kaggle】scaler.fit_transform(),transform() 未来达摩大师 哈尔滨工业大学,控制科学与工程博士在读(CV方向)6 人赞同了该文章 StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类。 所谓归一化和标准化,即应用下列公式: 使得新的X数据集方差为1,均值为0 问题一:StandardScaler类中transform和fit_transform方法...
StandardScaler是scikit-learn中的一个关键工具，用于数据的归一化和标准化。它通过fit_transform和transform方法实现这些操作，其中fit_transform是关键步骤。StandardScaler的fit_transform方法是一个复合动作，它首先对训练数据（X_train）进行分析，计算出均值和标准差，然后将这些统计信息应用到训练数据上。这样...
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执行scaler.fit_transform时出现值错误(X_train)是因为输入的训练数据X_train中包含了无效的数值或数据类型不匹配的情况。scaler.fit_transform是用于对训练数据进行特征缩放和转换的方法,常用于预处理数据以提高机器学习模型的性能。 要解决这个问题,可以尝试以下几个步骤: 检查X_train的数据类型:确保X_train是一个...
# 需要导入模块: from sklearn.preprocessing import Scaler [as 别名]# 或者: from sklearn.preprocessing.Scaler importfit_transform[as 别名]defrun_svm(svc,X):X = X.copy() scaler = Scaler() X = scaler.fit_transform(X) y_predict = svc.predict(X)returny_predict ...
可以看到,数据被缩放到了 0 到 1 的范围之内。 总结 Min_Max_Scaler.fit_transform 函数可以很方便地将数据标准化到指定范围内,是数据预处理中常用的一种方式。使用前需要导入相应的模块,然后创建一个 MinMaxScaler 对象,最后调用 fit_transform 函数即可。
解决方法 import { Component, OnInit,NgZone } from '@angular/core'; @Component({ selector:...
...>>> max_abs_scaler =preprocessing.MaxAbsScaler()>>> X_train_maxabs =max_abs_scaler.fit_transform(X_train)>>>X_train_maxabs array([[0.5, -1. , 1. ], [1. , 0. , 0. ], [ 0. ,1. , -0.5]])>>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]])>>> X_test_maxabs...
>>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) >>> X_train_minmax array([[0.5 , 0. , 1. ], [1. , 0.5 , 0.33333333], [0. , 1. , 0. ]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 同样的转换实例可以被用与在训练过程中不可见的测试数据:实现和训练数据一致的缩...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[0, 0], [0, 78], [80, 1], [100, 89]] scaler = MinMaxScaler() scaler. (data) results=scaler. (data) print (results) A、fit, fit B、transform, transform C、transform, fit ...