对于稀疏矩阵,如果使用StandardScaler和MinMaxScaler,它们会进行偏移,经过它们放缩后,会导致原先0的值,被变换成其他值,稀疏矩阵变成了非稀疏矩阵。 (2)代码实现 from sklearn import preprocessing import numpy as np # 定义数据集 x = np.array([[3., -1., 2., 613.], [2., 0., 0., ...
scaling_pipeline = Pipeline([ ('scale', MinMaxScaler()), ('predict', KNeighborsClassifier()) ]) 1.4 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下。 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符...
sklearn.preprocessing包 规范化: 代码语言:javascript 复制 # MinMaxScaler :最大最小值规范化 # Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 # StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: 代码语言:javascript 复制 # LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 # OneHotEncoder :特征用一个二进制数字来...
('scale', MinMaxScaler()), ('predict', KNeighborsClassifier()) ]) 2.2 预处理(Preprocessing) sklearn.preprocessing包 规范化: #MinMaxScaler :最大最小值规范化#Normalizer :使每条数据各特征值的和为1#StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: #LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型#On...
主要在sklearn.preprcessing包下。 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特征用一个二进制数字来表示 Binarizer :为将数值型特征的二值化 MultiLabelBi...
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 图解机...
这段代码首先创建了一个MinMaxScaler对象,然后使用fit_transform方法对训练数据进行拟合和转换,最后使用transform方法对测试数据进行转换。 数据标准化:标准化则是将数据缩放,使得它们的均值为0,标准差为1。这可以通过Scikit-learn的StandardScaler来实现。 X = np.arange(30).reshape(5, 6) X_train, X_test = trai...
首先看看 SKLearn 默认数据格式和自带数据集。 SKLearn默认数据格式 Sklearn 里模型能直接使用的数据有两种形式: Numpy二维数组(ndarray)的稠密数据(dense data),通常都是这种格式。 SciPy矩阵(scipy.sparse.matrix)的稀疏数据(sparse data),比如文本分析每个单词(字典有100000个词)做独热编码得到矩阵有很多0,这时用...
主要在sklearn.preprcessing包下。 规范化: MinMaxScaler:最大最小值规范化 Normalizer:使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler:为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder:把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder:特征用一个二进制数字来表示 ...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 数据标准化 scaler_standard = StandardScaler() X_standardized = scaler_standard.fit_transform(X) ...