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使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原
2018-03-22 21:46:40一、标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准...在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理:
即先求出全部数据的均值和方差,再进行计算。
最后的结果均值为0,方差是1,从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话,标准化后的数据效果并不好。
导入模块
from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from matplotlib import gridspec import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
通过生成随机点可以对比出标准化前后的数据分布形状并没有发生变化,只是尺度上缩小了。
cps = np.random.random_integers(0, 100, (100, 2)) ss = StandardScaler() std_cps = ss.fit_transform(cps) gs = gridspec.GridSpec(5,5) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2, 1:4]) ax2 = fig.add_subplot(gs[3:5, 1:4]) ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1]) ax2.scatter(std_cps[:, 0], std_cps[:, 1]) plt.show()
sklearn.preprocess.StandardScaler的使用:
先是创建对象,然后调用fit_transform()方法,需要传入一个如下格式的参数作为训练集。
X : numpy array of shape [n_samples,n_features]Training set.
通过invers_tainsform()方法就可以得到原来的数据。data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis] ss = StandardScaler() std_data = ss.fit_transform(data) origin_data = ss.inverse_transform(std_data) print('data is ',data) print('after standard ',std_data) print('after inverse ',origin_data) print('after standard mean and std is ',np.mean(std_data), np.std(std_data))
打印结果如下:
可以看到生成的数据的标准差是1,均值接近0。
data is [[15.72836992] [62.0709697 ] [94.85738359] [98.37108557] [ 0.16131774] [23.85445883] [26.40359246] [95.68204855] [77.69245742] [62.4002485 ]] after standard [[-1.15085842] [ 0.18269178] [ 1.12615048] [ 1.22726043] [-1.59881442] [-0.91702287] [-0.84366924] [ 1.14988096] [ 0.63221421] [ 0.19216708]] after inverse [[15.72836992] [62.0709697 ] [94.85738359] [98.37108557] [ 0.16131774] [23.85445883] [26.40359246] [95.68204855] [77.69245742] [62.4002485 ]] after standard mean and std is -1.8041124150158794e-16 1.0
三、使用sklearn进行数据的归一化和归一化还原
原理:
从上式可以看出归一化的结果跟数据的最大值最小值有关。
使用时类似上面的标准化
data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis] mm = MinMaxScaler() mm_data = mm.fit_transform(data) origin_data = mm.inverse_transform(mm_data) print('data is ',data) print('after Min Max ',mm_data) print('origin data is ',origin_data)
结果:
G:\Anaconda\python.exe G:/python/DRL/DRL_test/DRL_ALL/Grammar.py data is [[12.19502214] [86.49880021] [53.10501326] [82.30089405] [44.46306969] [14.51448347] [54.59806596] [87.87501465] [64.35007178] [ 4.96199642]] after Min Max [[0.08723631] [0.98340171] [0.58064485] [0.93277147] [0.47641582] [0.11521094] [0.59865231] [1. ] [0.71626961] [0. ]] origin data is [[12.19502214] [86.49880021] [53.10501326] [82.30089405] [44.46306969] [14.51448347] [54.59806596] [87.87501465] [64.35007178] [ 4.96199642]] Process finished with exit code 0
其他标准化的方法:
上面的标准化和归一化都有一个缺点就是每当来一个新的数据的时候就要重新计算所有的点。
因而当数据是动态的时候可以使用下面的几种计算方法:
1、arctan反正切函数标准化:
2、ln函数标准化
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使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法
2020-09-20 06:44:42今天小编就为大家分享一篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 -
python基础编程:使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法
2020-03-24 22:00:01今天小编就为大家分享一篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对...今天小编就为大家分享一篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理:即先求出全部数据的均值和方差,再进行计算。
最后的结果均值为0,方差是1,从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话,标准化后的数据效果并不好。
导入模块
from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from matplotlib import gridspec import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
通过生成随机点可以对比出标准化前后的数据分布形状并没有发生变化,只是尺度上缩小了。
cps = np.random.random_integers(0, 100, (100, 2)) ss = StandardScaler() std_cps = ss.fit_transform(cps) gs = gridspec.GridSpec(5,5) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2, 1:4]) ax2 = fig.add_subplot(gs[3:5, 1:4]) ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1]) ax2.scatter(std_cps[:, 0], std_cps[:, 1]) plt.show() cps = np.random.random_integers(0, 100, (100, 2)) ss = StandardScaler() std_cps = ss.fit_transform(cps) gs = gridspec.GridSpec(5,5) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2, 1:4]) ax2 = fig.add_subplot(gs[3:5, 1:4]) ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1]) ax2.scatter(std_cps[:, 0], std_cps[:, 1]) plt.show()
sklearn.preprocess.StandardScaler的使用:
先是创建对象,然后调用fit_transform()方法,需要传入一个如下格式的参数作为训练集。
X : numpy array of shape [n_samples,n_features]Training set. data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis] ss = StandardScaler() std_data = ss.fit_transform(data) origin_data = ss.inverse_transform(std_data) print('data is ',data) print('after standard ',std_data) print('after inverse ',origin_data) print('after standard mean and std is ',np.mean(std_data), np.std(std_data))
通过invers_tainsform()方法就可以得到原来的数据。
打印结果如下:
可以看到生成的数据的标准差是1,均值接近0。
data is [[15.72836992] [62.0709697 ] [94.85738359] [98.37108557] [ 0.16131774] [23.85445883] [26.40359246] [95.68204855] [77.69245742] [62.4002485 ]] after standard [[-1.15085842] [ 0.18269178] [ 1.12615048] [ 1.22726043] [-1.59881442] [-0.91702287] [-0.84366924] [ 1.14988096] [ 0.63221421] [ 0.19216708]] after inverse [[15.72836992] [62.0709697 ] [94.85738359] [98.37108557] [ 0.16131774] [23.85445883] [26.40359246] [95.68204855] [77.69245742] [62.4002485 ]] after standard mean and std is -1.8041124150158794e-16 1.0
三、使用sklearn进行数据的归一化和归一化还原
原理:
从上式可以看出归一化的结果跟数据的最大值最小值有关。使用时类似上面的标准化
data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis] mm = MinMaxScaler() mm_data = mm.fit_transform(data) origin_data = mm.inverse_transform(mm_data) print('data is ',data) print('after Min Max ',mm_data) print('origin data is ',origin_data)
结果:
G:\Anaconda\python.exe G:/python/DRL/DRL_test/DRL_ALL/Grammar.py data is [[12.19502214] [86.49880021] [53.10501326] [82.30089405] [44.46306969] [14.51448347] [54.59806596] [87.87501465] [64.35007178] [ 4.96199642]] after Min Max [[0.08723631] [0.98340171] [0.58064485] [0.93277147] [0.47641582] [0.11521094] [0.59865231] [1. ] [0.71626961] [0. ]] origin data is [[12.19502214] [86.49880021] [53.10501326] [82.30089405] [44.46306969] [14.51448347] [54.59806596] [87.87501465] [64.35007178] [ 4.96199642]] Process finished with exit code 0
其他标准化的方法:
上面的标准化和归一化都有一个缺点就是每当来一个新的数据的时候就要重新计算所有的点。
因而当数据是动态的时候可以使用下面的几种计算方法:
1、arctan反正切函数标准化:
2、ln函数标准化以上这篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法就是小编分享给大家的全部内容了,
内容就以上怎么多,最后给大家推荐一个口碑不错的公众号【程序员学府】,这里有很多的老前辈学习
技巧,学习心得,面试技巧,职场经历等分享,更为大家精心准备了零基础入门资料,实战项目资料,
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python 归一化还原_使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法...
2020-12-15 22:48:38一、标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的...在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理:
即先求出全部数据的均值和方差,再进行计算。
最后的结果均值为0,方差是1,从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话,标准化后的数据效果并不好。
导入模块from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from matplotlib import gridspec
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
通过生成随机点可以对比出标准化前后的数据分布形状并没有发生变化,只是尺度上缩小了。cps = np.random.random_integers(0, 100, (100, 2))
ss = StandardScaler()
std_cps = ss.fit_transform(cps)
gs = gridspec.GridSpec(5,5)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2, 1:4])
ax2 = fig.add_subplot(gs[3:5, 1:4])
ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1])
ax2.scatter(std_cps[:, 0], std_cps[:, 1])
plt.show()
sklearn.preprocess.StandardScaler的使用:
先是创建对象,然后调用fit_transform()方法,需要传入一个如下格式的参数作为训练集。X : numpy array of shape [n_samples,n_features]Training set.
data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis]
ss = StandardScaler()
std_data = ss.fit_transform(data)
origin_data = ss.inverse_transform(std_data)
print('data is ',data)
print('after standard ',std_data)
print('after inverse ',origin_data)
print('after standard mean and std is ',np.mean(std_data), np.std(std_data))
通过invers_tainsform()方法就可以得到原来的数据。
打印结果如下:
可以看到生成的数据的标准差是1,均值接近0。data is [[15.72836992]
[62.0709697 ]
[94.85738359]
[98.37108557]
[ 0.16131774]
[23.85445883]
[20359246]
[95.68204855]
[77.69245742]
[62.4002485 ]]
after standard [[-1.15085842]
[ 0.18269178]
[ 1.12615048]
[ 1.22726043]
[-1.59881442]
[-0.91702287]
[-0.84366924]
[ 1.14988096]
[ 0.63221421]
[ 0.19216708]]
after inverse [[15.72836992]
[62.0709697 ]
[94.85738359]
[98.37108557]
[ 0.16131774]
[23.85445883]
[20359246]
[95.68204855]
[77.69245742]
[62.4002485 ]]
after standard mean and std is -1.8041124150158794e-16 1.0
三、使用sklearn进行数据的归一化和归一化还原
原理:
从上式可以看出归一化的结果跟数据的最大值最小值有关。
使用时类似上面的标准化data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis]
mm = MinMaxScaler()
mm_data = mm.fit_transform(data)
origin_data = mm.inverse_transform(mm_data)
print('data is ',data)
print('after Min Max ',mm_data)
print('origin data is ',origin_data)
结果:G:\Anaconda\python.exe G:/python/DRL/DRL_test/DRL_ALL/Grammar.py
data is [[12.19502214]
[89880021]
[53.10501326]
[82.30089405]
[44.46306969]
[14.51448347]
[54.59806596]
[87.87501465]
[64.35007178]
[ 4.96199642]]
after Min Max [[0.08723631]
[0.98340171]
[0.58064485]
[0.93277147]
[0.47641582]
[0.11521094]
[0.59865231]
[1. ]
[0.71626961]
[0. ]]
origin data is [[12.19502214]
[89880021]
[53.10501326]
[82.30089405]
[44.46306969]
[14.51448347]
[54.59806596]
[87.87501465]
[64.35007178]
[ 4.96199642]]
Process finished with exit code 0
其他标准化的方法:
上面的标准化和归一化都有一个缺点就是每当来一个新的数据的时候就要重新计算所有的点。
因而当数据是动态的时候可以使用下面的几种计算方法:
1、arctan反正切函数标准化:
2、ln函数标准化
以上这篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。
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python方差标准差归一化预测值怎么还原_使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法...
2021-02-04 03:44:58一、标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准...在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理:
即先求出全部数据的均值和方差,再进行计算。
最后的结果均值为0,方差是1,从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话,标准化后的数据效果并不好。
导入模块
from sklearn.preprocessing import standardscaler
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
from matplotlib import gridspec
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
通过生成随机点可以对比出标准化前后的数据分布形状并没有发生变化,只是尺度上缩小了。
cps = np.random.random_integers(0, 100, (100, 2))
ss = standardscaler()
std_cps = ss.fit_transform(cps)
gs = gridspec.gridspec(5,5)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2, 1:4])
ax2 = fig.add_subplot(gs[3:5, 1:4])
ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1])
ax2.scatter(std_cps[:, 0], std_cps[:, 1])
plt.show()
sklearn.preprocess.standardscaler的使用:
先是创建对象,然后调用fit_transform()方法,需要传入一个如下格式的参数作为训练集。
x : numpy array of shape [n_samples,n_features]training set.
data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis]
ss = standardscaler()
std_data = ss.fit_transform(data)
origin_data = ss.inverse_transform(std_data)
print('data is ',data)
print('after standard ',std_data)
print('after inverse ',origin_data)
print('after standard mean and std is ',np.mean(std_data), np.std(std_data))
通过invers_tainsform()方法就可以得到原来的数据。
打印结果如下:
可以看到生成的数据的标准差是1,均值接近0。
data is [[15.72836992]
[62.0709697 ]
[94.85738359]
[98.37108557]
[ 0.16131774]
[23.85445883]
[26.40359246]
[95.68204855]
[77.69245742]
[62.4002485 ]]
after standard [[-1.15085842]
[ 0.18269178]
[ 1.12615048]
[ 1.22726043]
[-1.59881442]
[-0.91702287]
[-0.84366924]
[ 1.14988096]
[ 0.63221421]
[ 0.19216708]]
after inverse [[15.72836992]
[62.0709697 ]
[94.85738359]
[98.37108557]
[ 0.16131774]
[23.85445883]
[26.40359246]
[95.68204855]
[77.69245742]
[62.4002485 ]]
after standard mean and std is -1.8041124150158794e-16 1.0
三、使用sklearn进行数据的归一化和归一化还原
原理:
从上式可以看出归一化的结果跟数据的最大值最小值有关。
使用时类似上面的标准化
data = np.random.uniform(0, 100, 10)[:, np.newaxis]
mm = minmaxscaler()
mm_data = mm.fit_transform(data)
origin_data = mm.inverse_transform(mm_data)
print('data is ',data)
print('after min max ',mm_data)
print('origin data is ',origin_data)
结果:
g:\anaconda\python.exe g:/python/drl/drl_test/drl_all/grammar.py
data is [[12.19502214]
[86.49880021]
[53.10501326]
[82.30089405]
[44.46306969]
[14.51448347]
[54.59806596]
[87.87501465]
[64.35007178]
[ 4.96199642]]
after min max [[0.08723631]
[0.98340171]
[0.58064485]
[0.93277147]
[0.47641582]
[0.11521094]
[0.59865231]
[1. ]
[0.71626961]
[0. ]]
origin data is [[12.19502214]
[86.49880021]
[53.10501326]
[82.30089405]
[44.46306969]
[14.51448347]
[54.59806596]
[87.87501465]
[64.35007178]
[ 4.96199642]]
process finished with exit code 0
其他标准化的方法:
上面的标准化和归一化都有一个缺点就是每当来一个新的数据的时候就要重新计算所有的点。
因而当数据是动态的时候可以使用下面的几种计算方法:
1、arctan反正切函数标准化:
2、ln函数标准化
以上这篇使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持萬仟网。
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2019-06-04 11:53:00归一化和标准化的使用场景以及归一化和标准化有没有改变数据分布 具体讲解可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用? - 微调的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer/370658612 从这个... -
数据归一化处理方法_数据预处理:标准化,归一化,正则化
2020-11-26 13:25:211. 归一化(Normalization)归一化 (Resaling) 一般是将数据映射到指定的范围,用于去除不同维度放入量纲以及量纲单位。常见的映射范围有 [ 0, -1 ] 和 [ -1, 1],最常见的归一化方法就是 Min-Max 归一化:涉及距离... -
python 归一化_数据预处理——标准化/归一化(实例)
2020-11-27 08:03:06这次我们来说说关于数据预处理中的数据标准化及归一化的问题。主要以理论+实例的方式为大家展示。本次实验也将会展示部分数据以及代码,有兴趣的小伙伴可以自己动手试试~在本次实例过程中,我们使用的数据是:2010-... -
数据的中心化(零均值化)和标准化(归一化)
2019-09-06 14:50:52一、中心化(又叫零均值化)和标准化(又叫归一化)概念及目的? 1、在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常需要对...数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往... -
机器学习:数据特征预处理(归一化以及标准化对比)
2019-11-28 13:17:52数据特征预处理 通过特定的统计方法(数学方法...2.标准化 3.缺失值 类别型数据:one-hot编码 时间类型:时间的切分 sklearn 特征处理API: -sklearn.preprocessing 归一化:API: sklearn.preprocessing.Min... -
机器学习数据预处理-标准化/归一化方法
2018-08-06 16:29:27机器学习数据预处理——标准化/归一化方法 通常,在Data Science中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结... -
数据归一化和标准化之后会不会对原始数据的信息量以及结构产生影响?
2018-12-07 02:54:17数据归一化和标准化之后会不会对原始数据的信息量以及结构产生影响?数据归一化和标准化之后会不会对原始数据的信息量以及结构产生影响?数据归一化和标准化之后会不会对原始数据的信息量以及结构产生影响?数据归一... -
数据预处理之中心化(零均值化)与标准化(归一化)
2018-12-19 16:08:13在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的 通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 原理... -
机器学习算法基础(2):数据特征预处理:归一化,标准化以及缺失值处理
2020-12-06 12:25:42标准化 类别型数据:one-hot编码 时间类型:时间的切分 sklearn特征处理API - sklearn.preprocessing 归一化 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def mm... -
python代码实现中心化_数据预处理之中心化(零均值化)与标准化(归一化)
2020-12-02 22:37:05在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。背景在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据... -
深度学习中的数据预处理之中心化(零均值化)与标准化(归一化)
2019-04-30 15:56:41在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的:通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 原理... -
机器学习系列02——原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)
2019-09-23 20:41:15在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。 背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到... -
python 分类算法的数据要归一化嘛_机器学习算法基础(2):数据特征预处理:归一化,标准化以及缺失值处理....
2021-02-03 02:06:00特征的预处理: 对数据进行处理特征预处理的方法通过特定的统计方法,将数据转换成算法要求的数据数值型数据:标准缩放:归一化标准化类别型数据:one-hot编码时间类型:时间的切分sklearn特征处理API- sklearn.... -
python怎么数据归一化_基于数据归一化以及Python实现方式
2020-12-05 09:45:20数据归一化:数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。为什么要做归一化:1)加快梯度下降求最优解... -
机器学习数据预处理——标准化/归一化方法
2019-06-18 23:06:38通常,在Data Science中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。 首先,我要引用我自己... -
python归一化数据代码_基于数据归一化以及Python实现方式
2020-12-09 11:02:12数据归一化:数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。为什么要做归一化:1)加快梯度下降求最优解... -
基于数据归一化以及Python实现方式
2021-01-20 04:19:00数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降求最优解的速度 ... -
5.sklearn之转换器(划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据会用transform,独热编码也会用到)
2019-01-29 17:04:19在sklearn中划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据
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