或者,您可以删除异常值并使用上述 2 个缩放器中的任何一个(选择取决于数据是否呈正态分布) 补充说明:如果在train_test_split之前使用scaler,会发生数据泄露。在 train_test_split 之后使用缩放器 原文由 perpetualstudent 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 字节的 tra...
代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 my_odd_scaler=preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-3.14,3.14)) Furthermore, another option is normalization. This will scale each sample to have a length of 1. This is different from the other types of scaling done previously, where the fea...
df_scaled = scaler.transform(X) # In your prediction step clf.predict(scaler.transform(query_df)) I've verified that the SimpleScaler transform actually works fine (see:https://gallery.cortanaanalytics.com/Experiment/b3873a36433e46b7b6ff6228bf9ee302). Could you please try the steps above to...
fromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerpipeline_obj=Pipeline([ ("scaler",StandardScaler()), ("model",DecisionTreeClassifier()) ]) CallPipeline.fit(X,y)method to train the model. ...
Standard scaler 和 MinMaxScaler 之间的区别 社区维基1 发布于 2022-11-15 新手上路,请多包涵 MinMaxScaler() 和StandardScaler() 之间有什么区别。 mms = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1)) (用于机器学习模型) sc = StandardScaler() (在另一个机器学习模型中,他们使用标准缩放器而不是最小最大缩放器)...