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...
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_train = np.array([ [3], [-1], [2...
x_minmax = min_max_scaler.fit_transform(x) 1. 2. 3)MaxAbsCaler MaxAbsScaler:数据会被规模化到-1`1之间,就是特征中,所有数据都会除以最大值,该方法对哪些已经中心化均值为0,或者稀疏的数据有意义. max_abs_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler() x_train_maxsbs = max_abs_scaler.fit_transform(x...
>>> min_max_scaler.min_ array([ 0\. , 0.5 , 0.33...]) 1. 2. 3. 4. 5. 如果给MinMaxScaler提供一个明确的feature_range=(min, max),完整的公式是: X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min 1. 2. ...
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....
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...
min_:ndarray 形状 (n_features,) 每个函数调整为最小值。相当于min - X.min(axis=0) * self.scale_ scale_:ndarray 形状 (n_features,) 数据的每个特征相对缩放。相当于(max - min) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) data_min_:ndarray 形状 (n_features,) 数据中看到的每个特征最小值 ...
X_scaled = (X - X_min) / (X_max - X_min) 其中,X_scaled是转换后的数据,X是原始数据,X_min是X中的最小值,X_max是X中的最大值。通过这个公式,数据的范围被映射到[0, 1]之间。 3. MinMaxScaler的应用场景有哪些? MinMaxScaler常用于需要将数据进行归一化处理的应用场景,例如: -图像处理:将图像...
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 =...
>>> min_max_scaler.min_ array([ 0. , 0.5 , 0.33...]) 当然,在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围:feature_range=(min, max),此时应用的公式变为: X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)) X_scaled=X_std/(max-min)+min ...