sklearn是一个Python机器学习库,全称为Scikit-learn。它提供了丰富的机器学习算法和工具,用于数据预处理、特征选择、模型训练和评估等任务。在机器学习中,数据的预处理是一个重要的步骤,而修改(标准)缩放器是其中的一种常用方法。 修改(标准)缩放器(Modified Standard Scaler)是一种数据预处理技术,用于将数据进行标准...
plot(standard_scaler_data, 'StandardScaler') min_max_scaler_data = preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(original_data) plot(min_max_scaler_data, 'MinMaxScaler') max_abs_scaler_data = preprocessing.MaxAbsScaler().fit_transform(original_data) plot(max_abs_scaler_data, 'MaxAbsScaler') normal...
[2., 0., 0.]]) scaler = StandardScaler() x_train = scaler.fit_transform(x_np) print('矩阵初值为:{}'.format(x_np)) print('该矩阵的均值为:{}\n 该矩阵的标准差为:{}'.format(scaler.mean_,np.sqrt(scaler.var_))) print('标准差标准化的矩阵为:{}'.format(x_train)) 矩阵初值为:...
scaler = StandardScaler() x_train = scaler.fit_transform(x_np) print('矩阵初值为:{}'.format(x_np)) print('该矩阵的均值为:{}\n 该矩阵的标准差为:{}'.format(scaler.mean_,np.sqrt(scaler.var_))) print('标准差标准化的矩阵为:{}'.format(x_train)) 矩阵初值为:[[1.5-1.2.] [2.0.0...
scikit-learn中专门对数据进行归一化处理的类叫做Scaler。 scikit-learn中的StandardScaler skearn中封装的有数据预处理模块可以对数据进行归一化处理。 fromsklearnimportdatasets iris=datasets.load_iris()x=iris.data y=iris.target'''归一化之前先划分训练集和数剧集'''fromsklearn.model_selectionimporttrain_test...
scalar = standard_scaler.fit(X_train) # 标准化 X_train = scalar.transform(X_train) X_train >> array([[ 1.3970014 , 1.33630621, 1.0473848 ], [-0.50800051, -0.26726124, -1.3466376 ], [-0.88900089, -1.06904497, 0.2992528 ]]) # 各列均值 ...
scaler.fit(data) trans_data = scaler.transform(data)print('original data: ')printdataprint('transformed data: ')printtrans_dataprint('scaler info: scaler.mean_: {}, scaler.var_: {}'.format(scaler.mean_, scaler.var_))print('\n')print('use numpy by self') ...
= min_max_scaler.fit_transform(data) print("MinMaxScaler归一化后的数据: ", normalized_data_min_max) # 使用StandardScaler进行归一化处理 standard_scaler = StandardScaler() normalized_data_standard = standard_scaler.fit_transform(data) print("StandardScaler归一化后的数据: ", normalized_data_standard)...
standard_x = standard_scaler.fit_transform(x) standard_x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 值得一提的是,StandardScaler标准化的方法在应用中最为广泛,对数据的处理更平滑,可以优先使用此方法。
blood_scaled = scaler.transform(blood_df) to getblood_scaled. Usingblood_scaled['dbp'].describe()I get: count1.000000e+01mean4.618528e-15std1.054093e+00min-2.163355e+0025% -4.489983e-0150% -6.122704e-0275%7.959515e-01max1.469449e+00Name:0, dtype: float64 ...