(1).首先准备好数据集,仍然使用鸢尾花的数据集: 以下为使用scikit-learn中的StandardScaler对数据进行归一化处理: (2).引入scikit-learn中的StandardScaler,调用fit()函数,根据训练数据集获得数据的均值和方差: (3).将数据根据这个StandardScaler进行均值标准差归一化处理: (4).最终预测分类准确度: 3.尝试自己封装Sta...
scale函数提供一种便捷的标准化转换操作,如下: 同样我们也可以通过preprocessing模块提供的Scaler(StandardScaler 0.15以后版本)工具类来实现这个功能: 2. 特征缩放 2.1 MinMaxScaler(最小最大值标准化) 将数据缩放至给定的最小值与最大值之间,通常是0 python 使用scikit-learn对数据进行预处理 ...
self._scaler = StandardScaler(self.with_mean, self.with_std) else: # scalings == 'median': if not check_version('sklearn', '0.17'): raise ValueError("median requires version 0.17 of " "sklearn library") from sklearn.preprocessing import RobustScaler self._scaler = RobustScaler(self.with...
简言之就是，当这个python脚本被直接运行的时候，if __name__ == '__main__':以下的部分会被执行...
File "C:\pyhome\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 357, in transform X /= self.std_ AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'std_' End of error message from Python interpreter The code I've used to build the web service in AzureML is as follows :...