scikit-learn中的minmax_scale函数是封装好的数据缩放函数。 from sklearn import preprocessing as pp data = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) pp.minmax_scale(data, feature_range=(0, 1)) # 运行结果 array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) 使用scikit-learn中的minmax_scale函数得到的结果是...
本文简要介绍python语言中 sklearn.preprocessing.minmax_scale 的用法。 用法: sklearn.preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), *, axis=0, copy=True) 通过将每个特征缩放到给定范围来转换特征。 该估计器单独缩放和转换每个特征,使其在训练集的给定范围内,即在零和一之间。 转换由(当 axis=0...
>>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]]) >>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> X_test_minmax array([[-1.5 , 0. , 1.66666667]]) >>> #缩放因子等属性 >>> min_max_scaler.scale_ array([ 0.5 , 0.5 , 0.33...]) >>> min_max_scaler.min_ arra...
数据归一化 minmax_scale()函数解析 例子: import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler a = np.arange(20).reshape(4, 5) ms = MinMaxScaler(featu
scikit-learn中的minmax_scale函数是封装好的数据缩放函数。 fromsklearnimportpreprocessingasppdata= np.array([10, 20, 30, 40, 50])pp.minmax_scale(data, feature_range=(0, 1))# 运行结果array([0. ,0.25,0.5,0.75,1. ]) 使用scikit-learn中的minmax_scale函数得到的结果是一样的,数据也被压缩到...
numpyasnpfrommlxtend.preprocessingimportminmax_scaling#区别与sklearn.preprocessing中的minmax_scale...小伙伴指导。5.对训练集进行normalization了,那么如何对测试集相同的normalization呢? 可以通过保存标准化训练数据时生成的lambda来实现,然后使用它来转换测试数据 ...
sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_scale()(为稀疏数据而生) sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler() sklearn.preprocessing.robust_scale()(为异常值而生) ...
>>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> X_test_minmax array([[-1.5 , 0\. , 1.66666667]]) 1. 2. 3. 4. 可以检查缩放器(scaler)属性,来观察在训练集中学习到的转换操作的基本性质: >>> min_max_scaler.scale_
）函数解析 转：数据归⼀化sklearn的minmax_scale（）函数解析例⼦:import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler a = np.arange(20).reshape(4, 5)ms = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))b = ms.fit_transform(a)print('a:\n', a)print('b:\n', b)运⾏结果：
X/=self.scale_returnX MinMaxScaler的使用方法 1、基础案例 >>>fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler>>>data=[[-1,2],[-0.5,6],[0,10],[1,18]]>>>scaler=MinMaxScaler()>>>print(scaler.fit(data))MinMaxScaler(copy=True,feature_range=(0,1))>>>print(scaler.data_max_)[1.18.]>>>print...