二、标准化/归一化方法 2.1 StandardScaler(标准差标准化) 标准化数据通过减去均值然后除以标准差,经过处理后数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。转换函数为: x = (x-mean)/std 适用性与优缺点: (1) 适用于数据的分布本身服从正态分布的情况 (2) 基本可用于有outlier的情况,但是,在计算方差和均值的...
self.scale_= np.array([np.std(X[:,i])foriinrange(0,X.shape[1])])returnselfdeftransform(self, X):"""将X根据这个StandardScaler进行均值方差归一化处理"""assertX_train.ndim == 2,"the dimension of X_train must be 2"assertself.mean_isnotNoneandself.scale_isnotNone,\"must fit before ...
数据预处理—标准化归⼀化⽅法（scaler）数据标准化是数据预处理的重要步骤。sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化⽅法。本⽂结合sklearn⽂档，对各个标准化⽅法的应⽤场景以及优缺点加以总结概括。⾸先，不同类型的机器学习模型对scaling的依赖如下：Tree-...
scaler1= StandardScaler() scaler1.fit_transform(a) MinMaxScaler 数学原理:将特征缩放到你给定的最小值和最大值之间,如果没有指定区间则会缩放到0和1之间(axis=0)。 该的最大最小值Xstd=X−XminXmax−Xmin,Xmax/Xmin:该column的最大/最小值 指定缩放的上界下界Xscaled=Xstd∗(max−min)+min,ma...
self.scale_ = np.array([np.std(X[:,i]) for i in range(X.shape[1])]) return self def transform(self, X): '''将X根据这个StandardScaler进行均值标准差归一化处理''' assert X.ndim == 2, "The dimension of X must be 2" assert self.mean_ is not None and self.scale_ is not Non...
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方法有什么区别? 答:fit_transform方法是fit和transform的结合,fit_transform(X_train) 意思是找出X_train的均值和...
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 测试集 X_test=imp....
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...
MinMaxScaler() 和 StandardScaler() 之间有什么区别。 mms = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1)) (用于机器学习模型) sc = StandardScaler() (在另一个机器学习模型中,他们使用标准缩放器而不是最小最大...
StandardScaler的fit传入的数据会不会超出二维?有没有其他适用高维的Scaler?就是里面有检测 X.ndim==2的,超出二维的有没有这种情况,比如二维的分布,比如特征是二维的图像之类的,我也说不出来什么意思? 神经旷野舞者 2018-02-04 17:59:00 源自:4-8 scikit-learn中的Scaler ...