在Scikit-learn中,可以使用preprocessing模块中的StandardScaler类来对数据进行标准化。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用StandardScaler进行数据标准化: fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnp# 创建一个示例数据集data=np.array([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0],[7.0,8.0,9.0]])# 创建StandardScaler对象scale...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 输出为: array([[0. ], ② StandardScaler StandardScaler做的事情是调整数据分布,尽量接近正态分布。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 输出为: array([[-0.47424487], 注意:fit()函数只能作用在训练集上,如果希望对测试集变换,只要用训练集上fit好的...
1from sklearn.preprocessing import StandardScaler2sc = StandardScaler()3sc.fit(X_train)4X_train_std = sc.transform(X_train)5X_test_std = sc.transform(X_test)训练模型:1from sklearn.linear_model import Perceptron2ppn = Perceptron(n_iter=40, eta0=0.1, random_state=0)3ppn.fit(X_train_std...
classpreprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True,with_std=True): 标准正态分布化的类 属性: scale_:ndarray,缩放比例 mean_:ndarray,均值 var_:ndarray,方差 n_samples_seen_:int,已处理的样本个数,调用partial_fit()时会累加,调用fit()会重设 classpreprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1...
3 StandardScaler 计算方法: import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = pd.DataFrame( { 'a':[1,2,3], 'b':[5,6,6], 'c':[9,100,2] } ) #标准化(StandardScaler),对列进行特征转换。 scale_x = StandardScaler() ...
(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler类实现归一化 除了scale方法外,在sklearn.preprocessing模块中还提供有一个专门的类用于实现标准化:StandardScaler,StandardScaler类会自动计算实例化类时传入的训练集的均值、标准差,并将这些信息保留,这也就意味着,对训练集的标准化方式可以复用,例如对测试集和预测样本进行同样的标...
④ SKLearn高级API讲解:包括简化代码量的流水线(Pipeline估计器),集成模型(Ensemble估计器)、有多类别-多标签-多输出分类模型(Multiclass 和 Multioutput 估计器)和模型选择工具(Model Selection估计器)。 1.机器学习简介 关于本节内容,强烈推荐大家阅读ShowMeAI文章 图解机器学习 | 机器学习基础知识[4] 和 ...
preprocessing.robust_scale(X, axis=0, with_centering=True, with_scaling=True, copy=True): 通过Interquartile Range (IQR) 标准化数据,即四分之一和四分之三分位点之间 它们对应的标准化预处理类: class preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True): ...
方法2:sklearn.preprocessing.StandardScaler类 from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) scaler = preprocessing.StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ...
from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据集data = load_breast_cancer()# 划分训练集和测试集X_train, ...