本题中将使用 sklearn 机器学习库自带的鸢尾花数据集(Iris)。在本题中我们只选取四个特征值的第一个,即花瓣的长度大小,数据范围在 4.3 - 7.9 之间;数据的读取已在后台完成。数据会以ndarray形式作为 z_score 函数的形参。 最短时间刷“透”算法面试:《66页算法宝典》.pdf 微信添加【jiuzhangfeifei】备注【66】...
1.4 缩放带有outlier的数据 如果数据中含有异常值,那么使用均值和方差缩放数据的效果并不好。这种情况下,可以使用robust_scale和RobustScaler。 sklearn.preprocessing.robust_scale(X, axis=0, with_centering=True, with_scaling=True, quantile_range=(25.0, 75.0), copy=True)[source] class sklearn.preprocessing....
image 这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler两个类,对所有数据进行归一化处理 importpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 读取数据features = ['accommodates','bedrooms','bathrooms','beds','price','minimum_nights','max...
z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个特定区间。 要求:均值 μ = 0 ,σ = 1 标准差公式: image z-score标准化转换公式: image 归一化 归一化:把数变为(0,1)之间的小数 归一化公式: image 这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler两个类,对所有数据进行归一化处理 importpanda...
z-score标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个特定区间。 要求:均值 μ = 0 ,σ = 1 标准差公式: image z-score标准化转换公式: image 归一化 归一化:把数变为(0,1)之间的小数 归一化公式: image 这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler两个类,对所有数据进行归一化处理 ...
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 初始化StandardScaler对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行Z-Score标准化处理 data[['score']] = scaler.fit_transform(data[['score']]) 将标准化后的数据保存回CSV文件: 使用pandas的to_csv方法可以将标准化后的数据保存回CSV文件。 python # 保存...
from sklearn import preprocessing import numpy as np X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) X_scaled = preprocessing.scale(X_train) print(X_scaled) [[ 0. -1.22474487 1.33630621] [ 1.22474487 0. -0.26726124] [-1.22474487 1.22474487 -1.0690...
fromsklearnimportpreprocessing data=preprocessing.scale(values)#注意,这里的values是array Z-Score数据标准化处理(python代码) (https://www.cnblogs.com/ryuham/p/4776268.html #/usr/bin/pythondefZ_Score(data):lenth=len(data)total=sum(data)ave=float(total)/lenth ...
from sklearn.preprocessing import StandardScaler `numpy`用于数值计算,而`sklearn.preprocessing.StandardScaler`是机器学习库`scikit-learn`中的一个类,专门用于执行Z-score标准化。 Z-score标准化的公式为: \[ Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \] 其中,\( X \)是原始数据,\( \mu \)是数据集的平均值...
首先线性的特征变换不会改变数值本身的排序，而只是范围。比如原始数据是[1,2,3,4,5]的话，无论是...