主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块可以对数据进行标准化,而preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中。 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X,axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True)#将数据转化为标准正态分布(均值为...
1数据模块(Data Modules): sklearn.datasets:包含示例数据集,如Iris、Digits等。 sklearn.datasets.fetch_openml:用于从OpenML获取数据集。 sklearn.datasets.fetch_lfw_people:用于获取LFW人脸数据集。 2数据处理模块(Data Preprocessing): sklearn.preprocessing:提供特征缩放、标准化、编码、缺失值处理等功能。 skle...
In[1]: from sklearn import preprocessing In[2]: import numpy as np In[3]:data= np.random.randint(1,10, (4,4)) In[4]:dataOut[4]:array([[6,4,2,4],[9,6,9,9],[2,4,1,7],[3,6,7,1]]) In[5]: data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l2') In[6]: dat...
Ref: 5.3. Preprocessing data【the latest version】 4.3. 数据预处理 4.3.1. 标准化、去均值、方差缩放(variance scaling) 4.3.1.1. 特征缩放至特定范围 4.3.1.2. 稀疏数据缩放 4.3.1.3. 含异常值数据缩放 4.3.1.4. 核矩阵中心化 4.3.2. 规范化 4.3.3. 二值化 4.3.3.1. 特征二值化 4.3.4. 分...
本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块,它可以对数据进行标准化。preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中。 以下内容包含了一些个人观点和理解,如有疏漏或错误,欢迎补充和指出。 数据标
# 最大最小值归一化处理 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [ [90, 2, 10, 40], [75, 3, 13, 46], [60, 4, 15, 45] ] mm = MinMaxScaler() _data = mm.fit_transform(data) print("归一化后的结果:\n", _data) print(type(_data)) MinMaxScaler语法 MinMaxScalar(feat...
preprocessing.scale(X) def scale(X,axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True) 注意,scikit-learn中assume that all features are centered around zero and have variance in the same order.同时这个默认操作是对features进行的(如mean removal),所以操作都是针对axis=0的操作,如果数据不是这样的要注意...
Scikit-learn中有两个大板块就是讲这个的。 一个是降维(包含了特征的一些操作,如降维操作),一个是预处理(常见的数据预处理和特征提取操作)。 常见的模块 模块preprocessing:几乎包含了数据预处理的所有内容。 模块impute:填补缺失值(之前学习过,用均值、中值、0、学习导等方式)。
scikit-learn的preprocessing章节结合代码简单的回顾下预处理技术的几种方法,主要包括标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 数学基础 均值公式: $$\bar{x}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_{i}$$
在scikit-learn中,在preprocessing子模块中提供了多种预处理的方法,具体用法如下 1. 标准化 标准化的目标是使得变量服从标准正态分布,标准化的方式如下 代码如下 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, -2,3, -4,5,6]).reshape(-1,1) ...