X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min 其中,min, max = feature_range。 这种转换经常被用来替代零均值,单位方差缩放。 请参阅:ref: ' User Guide '。</preprocessing_scaler> Parameters --- feature_range : tuple...
1就是常说的z-score归一化,2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别,假设一个数据集包括「身高」和「体重」两个特征,它们都满足正态分布,画出原始数据图像为: 使用1.StandardScaler()缩放,结果为: 使用2.MinMaxScaler()缩放,结果为: 使用3.MaxAbsScaler()缩放,结果为: 使用4.Normalizer()缩放,结果...
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min 1. 2. 3. 类MaxAbsScaler的工作原理非常相似,但是它只通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至[-1, 1]范围内,这就意味着,训练数据应该是已经零中心化或者是稀疏数据。
>>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler >>> data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] >>> scaler = MinMaxScaler() >>> print(scaler.fit(data)) MinMaxScaler() >>> print(scaler.data_max_) [ 1. 18.] >>> print(scaler.transform(data)) [[0. 0. ] [0.25...
scaler = min_max_scaler.fit(X_train) # 归一化 X_train = scaler.fit(X_train) X_train >> array([[1. ], [0.16666667], [0. ]]) MaxAbsScaler 通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至 [-1, 1] 范围内 from sklearn import preprocessing ...
X_scaled = X_std * (max - min) + min 其中X是一个矩阵,其中每一列表示一个特征。 二、MinMaxScaler的使用方法 使用MinMaxScaler对数据进行缩放非常简单,主要包括以下几个步骤: 1.导入MinMaxScaler类: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 2.创建MinMaxScaler的实例: scaler = MinMaxScaler() 3.调用fi...
scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 输出处理后的数据 print(scaled_data) ``` 在应用minmaxscaler方法时,需要注意以下几点: 1.输入数据应确保无缺失值和异常值,以免影响处理效果。 2.根据实际需求,可以调整min和max的值,以满足不同数据分布的要求。 在完成数据处理后,我们可以将处理后的数据储存为常用...
scaler = MinMaxScaler() 接下来,我们可以使用fit_transform方法来对数据进行归一化处理: X_scaled = scaler.fit_transform(X) 其中,X是原始数据。fit_transform方法会计算得出尺度变换需要的参数,并将数据进行归一化处理。 5. MinMaxScaler有哪些常用参数和方法? MinMaxScaler有几个常用的参数和方法,可以帮助我们更好...
MaxAbsScaler instead.")X = check_array(X, copy=self.copy, warn_on_dtype=True,estimator=self, dtype=FLOAT_DTYPES)data_min = np.min(X, axis=0)data_max = np.max(X, axis=0)# First passif not hasattr(self, 'n_samples_seen_'):self.n_samples_seen_ = X.shape[0]else:data_min =...
AbsScaler instead.")X=check_array(X,copy=self.copy,warn_on_dtype=True,estimator=self,dtype=FLOAT_DTYPES)data_min=np.min(X,axis=0)data_max=np.max(X,axis=0)# First passifnothasattr(self,'n_samples_seen_'):self.n_samples_seen_=X.shape[0]else:data_min=np.minimum(self.data_min_,...