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  • Z-score标准化的python代码
    2022-05-01 17:43:43

    部分代码如下

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import xlrd
    import xlwt
    from numpy import ravel
    from xlutils.copy import copy
    
    def Z_Score(data):
        lenth = len(data)
        total = sum(data)
        ave = float(total) / lenth
        tempsum = sum([pow(data[i] - ave, 2) for i in range(lenth)])
        tempsum = pow(float(tempsum) / lenth, 0.5)
    	......
    
    def excel_one_line_to_list():
        df = pd.read_excel("XXX.xls", usecols=[0],names=None)  # 读取项目名称和行业领域两列,并不要列名
        df1 = np.array(df)
        df2 = ravel(df1)
        df3 = df2.tolist()
        list = Z_Score(df3)
        excel1 = '表格1.xls'  # 表名
        # 想写入哪个表格后面就跟哪个表格
        excel_name = 'excel/' + excel1  # 记得新建一个文件夹“excel”(在项目下面)
        # sheet名称
        sheet_name = '测试数据'
        # 表头
        title = ['Sequence']
    	......
    

    完整代码链接:Z-score标准化的python代码

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    Z-score 标准化(standardization)

    1. 标准化和正则化

    严格来说z-score是标准化的操作,有的地方写的归一化(normalization),是错误的说法。1)标准化是通过变换使得数据符合均值为0,方差为1的分布。2)归一化湿通过变换使得数据值变到[0, 1] 这个区间中。两者有本质的区别。

    2. 计算方法

    1)标准差计算公式:
    σ = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) 2 \sigma=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(x_i-\mu)^2} σ=N1i=1N(xiμ)2

    2)Z-score 标准化计算公式:
    z i = x i − μ σ z_i=\frac{x_i-\mu}{\sigma} zi=σxiμ

    注:Z-score 标准化只能使得数据变换为均值为0,方差为1,不会改变原数据的分布,原数据是正态分布就是正态分布,原数据不是就不是,所以那些说这个操作使得数据0-1正态化分布的说法是错误的。下图是变换的图解,红线就是变化后的分布,理论上来说应该还是属于偏态数据。
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    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:

    26d198115908

    image

    z-score标准化转换公式:

    26d198115908

    image

    归一化

    归一化:把数变为(0,1)之间的小数

    归一化公式:

    26d198115908

    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

    import pandas as pd

    from sklearn import preprocessing

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler

    # 读取数据

    features = ['accommodates','bedrooms','bathrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews']

    dc_listings = pd.read_csv(r'D:\codes_jupyter\数据分析_learning\课件\05_K近邻\listings.csv', engine='python')

    dc_listings = dc_listings[features]

    # 对price列进行一定的处理,使其变成float型

    dc_listings['price'] = dc_listings.price.str.replace(r'\$|,', '').astype(float)

    # 对缺失值进行处理,删除有缺失值的数据

    dc_listings = dc_listings.dropna()

    # 归一化

    dc_listings[features] = MinMaxScaler().fit_transform(dc_listings)

    # 标准化

    # dc_listings[features] = StandardScaler().fit_transform(dc_listings)

    print(dc_listings.shape)

    dc_listings.head()

    输出结果如下:

    26d198115908

    image

    得到标准化的数据后,就可以利用多个指标对房租价格进行预测了。

    展开全文
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    一、说明:

    Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值进行比较。提高了数据可比性,削弱了数据解释性。

    二、公式:

    在这里插入图片描述

    1、总体数据的均值(μ)

    2、总体数据的标准差(σ)

    3、个体的观测值(x)

    三、Z-Score的优缺点

    优点:
    1、简单,容易计算,凭借最简单的数学公式就能够计算出Z-Score并进行比较。

    2、Z-Score能够应用于数值型的数据,并且不受数据量级的影响,因为它本身的作用就是消除量级给分析带来的不便。

    缺点:
    1、首先,估算Z-Score需要总体的平均值与方差,这一值在真实的分析与挖掘中很难得到,大多数情况下是用样本的均值与标准差替代。

    2、其次,Z-Score对于数据的分布有一定的要求,正态分布是最有利于Z-Score计算的。

    3、最后,Z-Score消除了数据具有的实际意义,A的Z-Score与B的Z-Score与他们各自的分数不再有关系,因此Z-Score的结果只能用于比较数据间的结果,数据的真实意义还需要还原原值。

    四、Z-Score标准化python代码实现

    import math
    def get_average(data):  #求数组平均数
        return sum(data) / len(data)
    def get_variance(data):#求数组方差
        average = get_average(data)
        return sum([(x - average) ** 2 for x in data]) / len(data)
    def get_standard_deviation(data): #求数组标准差
        variance = get_variance(data)
        return math.sqrt(variance)
    def get_z_score(data): #求数组的z-score归一化最后的结果
        avg = get_average(data)
        stan = get_standard_deviation(data)
        scores = [(i-avg)/stan for i in data]
        return scores
    

    五、实际应用Python实现

    def get_z_score(df):
        return (df['Duration'] - df['Duration'].mean())/df['Duration'].std()
    

    在这里插入图片描述

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空空如也

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