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  • python 归一化使用
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    2021-11-19 10:34:10

    导入包:

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    

    定义归一化对象:

    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  #将数据归一到0到1,可以根据数据特点归一到-1到1

    归一化数据:

    mydata = scaler.fit_transform(mydata)  #归一化

    经过计算之后,反归一化

    mydata = scaler.inverse_transform(mydata)  #反归一化

     注意事项:

        原始数据归一化之后,然后进行模型计算,将计算结果反归一化时,要保证与原始数据具有相同的列数,并且计算结果的每列数据要与原始数据的列数一一对应

    归一化保存与加载链接:

    python 归一化保存与加载_wh来啦的博客-CSDN博客

    归一化作用:

       忽略数据本身的属性,例如大小,长度。重视数据与数据之间的联系,例如相对长度,相对大小

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    最大最小 from sklearn import preprocessing import sklearn.datasets # Loading Iris Dataset iris = sklearn.datasets.load_iris() data = iris.data[:, :4]; # Min-Max Normalization min_max_scaler = ...

    最大最小化

    from sklearn import preprocessing
    import sklearn.datasets
    # Loading Iris Dataset
    iris = sklearn.datasets.load_iris()
    data = iris.data[:, :4];
    # Min-Max Normalization 
    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0.1,0.9))
    input_array = min_max_scaler.fit_transform(data);
    

    最值归一化

    from sklearn import preprocessing
    import numpy as np
    
    X = np.array([[1., -1., 2.],
                  [2., 0., 0.],
                  [0., 1., -1.]])
    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
    X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)
    print(X_minMax)
    
    				[[0.5        0.         1.        ]
    				 [1.         0.5        0.33333333]
    				 [0.         1.         0.        ]]
    

    标准化

    # 归一化
    import numpy as np
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    X_train = np.array([[0, 3, 7, 1], [4, 5, 9, 8], [8, 2, 7, 7], [6, 3, 4, 5]])
    X_test = np.array([[0, 3, 7, 1], [2, 5, 4, 7]])
    sc = StandardScaler()
    ## 估算训练数据中的mu和sigma
    sc.fit(X_train)
    ## 使用训练数据中的mu和sigma对数据进行标准化
    X_train_std = sc.transform(X_train)
    print(X_train_std)
    X_test_std = sc.transform(X_test)
    print(X_test_std)
    

    反归一化

    参考python归一化和反归一化

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    
    mm = MinMaxScaler()
    
    # 归一化
    train_label = mm.fit_transform(train_data)
    
    # 反归一化
    predict_value = mm.inverse_transform(predict_value)
    此外,也可以用 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 进行标准化。
    

    更新

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  • 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的...
  • 这篇文章主要介绍了如何基于python实现归一化处理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下  一、定义  归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)...
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    1、min-max标准化(Min-Max Normalization) from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_scaler = ...这类归一化

    1、min-max标准化(Min-Max Normalization)
    from sklearn import preprocessing

    import numpy as np

    X = np.array([[ 1., -1., 2.],

       [ 2., 0., 0.], 
    
       [ 0., 1., -1.]]) 
    

    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

    X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)

    这类归一化让各列数按照均值归一化到【0,1】区间
    2、归一到[-1,1]
    from sklearn import preprocessing
    import numpy as np

    x = np.array([[3., -1., 2., 613.],
    [2., 0., 0., 232],
    [0., 1., -1., 113],
    [1., 2., -3., 489]])
    max_abs_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler()
    x_train_maxsbs = max_abs_scaler.fit_transform(x)
    x_train_maxsbs
    3、标准化(Standardization):
    将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间内,标准化后的数据可正可负,一般绝对值不会太大。
    计算时对每个属性/每列分别进行
    将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。

    使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化:

    from sklearn import preprocessing
    import numpy as np
    X = np.array([[ 1., -1., 2.],
    … [ 2., 0., 0.],
    … [ 0., 1., -1.]])

    X_scaled = preprocessing.scale(X)

    X_scaled
    array([[ 0. …, -1.22…, 1.33…],
    [ 1.22…, 0. …, -0.26…],
    [-1.22…, 1.22…, -1.06…]])

    #处理后数据的均值和方差
    X_scaled.mean(axis=0)
    array([ 0., 0., 0.])

    X_scaled.std(axis=0)
    array([ 1., 1., 1.])

    使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据:

    scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)

    4、正则化:
    正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数(每个样本的范数为1),如果后面要使用如二次型(点积)或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。

    Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数,然后对该样本中每个元素除以该范数,这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数(l1-norm,l2-norm)等于1。

             p-范数的计算公式:||X||p=(|x1|^p+|x2|^p+...+|xn|^p)^1/p
    

    该方法主要应用于文本分类和聚类中。例如,对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积,就可以得到这两个向量的余弦相似性。

    1、可以使用preprocessing.normalize()函数对指定数据进行转换:

    X = [[ 1., -1., 2.],
    … [ 2., 0., 0.],
    … [ 0., 1., -1.]]

    X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm=‘l2’)

    X_normalized
    array([[ 0.40…, -0.40…, 0.81…],
    [ 1. …, 0. …, 0. …],
    [ 0. …, 0.70…, -0.70…]])

    2、可以使用processing.Normalizer()类实现对训练集和测试集的拟合和转换:

    normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X) # fit does nothing
    normalizer
    Normalizer(copy=True, norm=‘l2’)

    normalizer.transform(X)
    array([[ 0.40…, -0.40…, 0.81…],
    [ 1. …, 0. …, 0. …],
    [ 0. …, 0.70…, -0.70…]])

    normalizer.transform([[-1., 1., 0.]])
    array([[-0.70…, 0.70…, 0. …]])

    StandardScaler 与 scale结果是一样是,只是泛化不一样

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    一、定义

    归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。

    二、目的

    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分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。其具体针对的是奇异样本数据,奇异样本数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量,如[0.34,0.51,0.44,222][0.34,0.51,0.44,128]中最后一列元素就是奇异样本数据。

    三、常见标准化方法

    1.最大-最小标准化映射到区间[0,1]

    2.Z-score标准化结果聚集在0附近方差为1

    四、矩阵的归一化

    矩阵的列归一化,就是将矩阵每一列的值,除以每一列所有元素平方和的绝对值,这样做的结果就是,矩阵每一列元素的平方和为1了。

    五、python归一化

    其中参数axis=0表示列也是跨行的意思axis=1表示行也是跨列的意思

    fromsklearn.preprocessingimportnormalize

    data=np.array([

    [1000,10,0.5],

    [765,5,0.35],

    [800,7,0.09],])

    data=normalize(data,axis=0,norm='max')

    print(data)

    >>[[1.1.1.]

    [0.7650.50.7]

    [0.80.70.18]]

    参考:

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python 归一化