standard_scaler_data = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(original_data) 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()...
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...
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] ]) max_abs_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler() scaler = max_abs_scaler.fit(X_train) # 归一化 X_train = scaler.transform(X_train) X_train >>...
[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)) ...
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...
standard_scaler.var_ # 标准差 standard_scaler.scale_ # 训练集归一化操作 X_train = standard_scaler.transform(X_train) # 测试集归一化操作 X_test = standard_scaler.transform(X_test) KNN_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) KNN_clf.fit(X_train, y_train) ...
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。
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') ...
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler import numpy as np # 示例数据 data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]) # 使用StandardScaler进行标准化 scaler_standard = StandardScaler() data_standardized = scaler_standard.fit_transform(data) print("Standardized ...