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StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) 参数: copy: 布尔值,默认为True. 如果为False,则就地缩放,不生成新对象。 with_mean: 布尔值,默认为True. 如果为True, 则在缩放之前尝试将数据居中。 with_std: 布尔值,默认为True. ...
StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True) 通过去除均值和缩放到单位方差来标准化特征。 样本x 的标准分数计算如下: z = (x - u) /s 其中u 是训练样本的平均值,如果 with_mean=False 则为零,而 s 是训练样本的标准差,如果 with_std=False 则为1。 通过计算训练集中样本的相关...
.fit(dataset) >>> result = model.transform(dataset) >>> for r in result.collect(): r DenseVector([-0.7071, 0.7071, -0.7071]) DenseVector([0.7071, -0.7071, 0.7071]) >>> int(model.std[0]) 4 >>> int(model.mean[0]*10) 9 >>> model.withStd True >>> model.withMean True...
classsklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True,with_mean=True,with_std=True) Standardize features by removing the mean and scaling to unit variance 通过删除平均值和缩放到单位方差来标准化特征 The standard score of a samplexis calculated as: ...
class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)Standardize features by removing the mean and scaling to unit variance 通过删除平均值和缩放到单位⽅差来标准化特征 The standard score of a sample x is calculated as:样本x的标准分数计算如下：z = (x - u) / ...
如果将with_mean和设置with_std为False,则均值\xce\xbc将设置为0,std并且 为 1,假设列/特征来自正态高斯分布(均值为 0,标准差为 1)。\n 如果将with_mean和设置with_std为,那么您实际上将使用数据的Truetrue\xce\xbc和。\xcf\x83这是最常见的方法。\n Wil*_*sem 3 标准缩放器通常用于将数据拟合为正...
1. **`with_mean=True/False`**:是否对特征值进行均值处理。设置为True时,会对特征值进行均值处理,使其均值为0;设置为False时,不进行均值处理。默认为True。 2. **`with_std=True/False`**:是否对特征值进行标准差处理。设置为True时,会对特征值进行标准差处理,使其标准差为1;设置为False时,不进行标准...
验证每个特征(列)的 std 是否为 1: scaled_data.std(axis = 0) array([1., 1.]) 附录: 数学 UPDATE 08/2020 : Concerning the input parameters with_mean and with_std to False / True , I have provided an answer here: StandardScaler difference在“with_std=False or True”和“with_mean=Fa...
这输出函数里面没有像视频那样有参数是怎么回事? 视频中输出是下面这个样子的 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)画出代码 2021-04-02 17:13:31 源自:4-8 scikit-learn中的Scaler 928 分享 收起 3回答 提问者 画出代码 2021-04-06 20:27:53 好的,谢谢老师,今天刚刚把您的这...