【原】關於使用sklearn進行數據預處理 —— 歸一化/標准化/正則化
一、標准化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。 將數據按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有數據都聚集在0附近，方差為1。 實現時，有兩種不同的方式： 使用 ...
原文：數據預處理 | 使用 Pandas 進行數值型數據的 標准化 歸一化 離散化 二值化
標准化 amp 歸一化 導包和數據 . 標准化 Z Score x x mean std 原轉換的數據為x，新數據為x ，mean和std為x所在列的均值和標准差 標准化之后的數據是以 為均值，方差為 的正態分布。 但是Z Score方法是一種中心化方法，會改變原有數據的分布結構，不適合對稀疏數據做處理。 . 歸一化 Max Min x x min max min ，min和max為x所在列的最 ...
2020-02-27 18:54 0 3525 推薦指數：
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