n_features]data=np.random.randn(10,4)ss=StandardScaler()ss.fit(data)trans_data=ss.transform(data)# ss.fit_transform(data)print('original data: ')print(data)print('transformed data: ')print(trans_data)print('scaler info: scaler.mean_: {}, scaler.var_: {}'.format(ss.mean_,ss.var_)...
fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpy as np#创建一个 3 x 2 的矩阵X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])#创建 StandardScaler 对象scaler =StandardScaler()#计算均值和标准差scaler.fit(X)#将数据标准化为标准正态分布X_scaled =scaler.transform(X)#打印结果print("原始数据:...
1、导入模块 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2、作用:可保存训练集中的均值、方差参数,然后直接用于转换测试集数据。 3、使用代码: ss=StandardScaler() Xtrain_data=ss.fit_transform(train_data) #标准化训练集然后保存训练集的均值和方差 Xtest_data=ss.transform(test_data) #转换测试集数据p...
sklearn 常用模块scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法 还包括了特征提取,数据处理和模型评估者三大模块预处理 sklearn.preprcessing规范化MinMaxScaler : 最大最小值规范化Normalizer : 使每条数据各特征值的和为1StandardScaler : 为使各特征的均值为0,方差为1编码LabelEnco 交叉验证...
StandardScaler 是 sklearn 库中用于标准化数据的工具，其核心作用是将数据转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。这不仅有助于提高模型的性能，还能避免特征值域差距过大导致的计算偏差。具体而言，StandardScaler 通过计算训练数据的均值与方差，并基于这些统计量对数据进行转换，使得转换后的数据更加...
(2),使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,其优点可以保存训练数据中的参数(均值、方差),也可以直接使用其对象转换(transform)其测试集数据。 二、归一化 就是使数据缩放到指定的范围内,一般是(0,1)之间。一般有2个目的需要归一化,原因见链接。 实现方式:也是使用proprecessing.MinMaxScaler类。 三、正则化 ...
sklearn数据预处理：归⼀化、标准化、正则化 归⼀化：1、把数变为（0，1）之间的⼩数 主要是为了数据处理⽅便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。2、把有量纲表达式变为⽆量纲表达式 归⼀化是⼀种简化计算的⽅式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为⽆量纲的表达式，成为纯...
set_params(**params) 设置模型参数 StandardScaler类的属性: scale_ : ndarray,shape(n_features,) mean_:array of floats with shape [n_features] var_:array of floats with shape [n_features] n_samples_seen_:int 将特征变量缩放至特定范围
当模型参数设置不当时，会抛出TypeError或ValueError。例如，在使用某些模型时，需要指定正则化参数。在进行数据预处理时，如果数据不符合预处理的假设，会抛出错误。例如，在使用StandardScaler时，如果数据中存在缺失值，会抛出错误。本文详细介绍了sklearn库的安装、常用接口、异常报错的使用等内容。掌握这些...