mean_ : ndarray of shape (n_features,) or None The mean value for each feature in the training set. Equal to ``None`` when ``with_mean=False``. When var_ is computed it also computes the mean together and sets mean_. When with_mean=False, the mean is not used during transform...
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...
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...
本文介绍了广义线性模型，其中线性回归、logistic回归，softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导...
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。
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: 样本x的标准分数计算如下: z = (x - u) / s whereuis the mean of the training samples or zero ifwith_mean=False, andsis the ...
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...
scaler = StandardScaler(with_mean=False).fit(X) X_scaled = scaler.transform(X, copy=True) assert_false(np.any(np.isnan(X_scaled))) scaler_csr = StandardScaler(with_mean=False).fit(X_csr) X_csr_scaled = scaler_csr.transform(X_csr, copy=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) / s where u is the mean of the training samples or zero if with_mean=False,...
copy=False ifcopy: X=X.copy() ifself.scale_isnotNone: inplace_column_scale(X,self.scale_) else: X=np.asarray(X) ifcopy: X=X.copy() ifself.with_std: X*=self.scale_ ifself.with_mean: X+=self.mean_ returnX 1. 2.