sklearn中常用数据预处理方法
。 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在train集上做标准化后， ...
原文：数据预处理及sklearn方法实现
标准化 中心化 在许多机器学习执行前，需要对数据集进行标准化处理。因为很对算法假设数据的特征服从标准正态分布。所以如果不对数据标准化，那么算法的效果会很差。 例如，在学习算法的目标函数，都假设数据集的所有特征集中在 附近，并且有相同的方差。如果某个特征的方差远大于其他特征的方差，那么该特征可能在目标函数占的权重更大，使得算法不能从所有特征中学习。 在实践中，我们往往忽略了分布的形状，只需要通过减 ...
2017-07-25 11:25 0 6601 推荐指数：
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sklearn——数据数据预处理
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sklearn 数据预处理1: StandardScaler
转载自：https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/78554709 StandardScaler 作用：去均值和方差归 ...
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