import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdataset = np.array([1,2,3,5]).astype('float32') # normalize the datasetscaler ...
公式 非常有用的工具,可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起, , 缩放,公式 X scaled frac x x min x max x min MinMaxScaler可以缩放到任意范围 MIN,MAX ,因此更一般化的公式是 X std frac x x min x max x min X scaled frac X std MAX MIN MIN 当 MIN 和 MAX 为 ...
2020-12-03 22:29 0 593 推荐指数:
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdataset = np.array([1,2,3,5]).astype('float32') # normalize the datasetscaler ...
;其二、有些机器学习算法中目标函数的基础为假设特征均值为0,方差在同一介数的情况,sklearn官网说这类算 ...
以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最 ...
预处理的几种方法:标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾: p-范数:先算绝对值的p次方,再求和,再开p次方。 数据标准化:尽量将数据转化为均值为0,方 ...
1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder,将类别变量、顺序变量转化为二值化的标志变量。 2. 解析 格式: 实例: 对于输入数组,每一行当做一个样本,每一列当做一个特征。 第一个特征,即第一列[0,1,0,1 ...
在训练模型之前,我们通常都要对训练数据进行一定的处理。将类别编号就是一种常用的处理方法,比如把类别“男”,“女”编号为0和1。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder处理这个问题。 作用 将n个类别编码为0~n-1之间的整数(包含0和n-1)。 例子 ...
查阅了很多资料,逐渐知道了one hot 的编码,但是始终没理解sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的?自己琢磨了一下,后来终于明白是怎么回事了。 先看one hot 的编码的理解:引用至:https://blog.csdn.net ...
# StandardScaler类是一个用来对数据进行归一化和标准化的类。 结果: 关于StandardScaler()的api函数 api descri ...