一:所在包 from sklearn.preprocessing import StandardScaler。 二:步驟 a.將訓練集進行fit操作 b.在將訓練集進行tran ...
scikit learn中的數據歸一化 在機器學習使用數據歸一化的時候有一個重要的注意事項 我們對訓練數據進行均值和方差的處理,得到mean train以及std train,但是在對測試數據進行歸一化的時候,是不能直接用測試數據的均值和方差來進行歸一化的,應該使用訓練數據的均值和方差對測試數據進行均值方差歸一化 為什么要這樣做呢,我們訓練這個模型是為了在真實的環境中去使用的,測試數據是模擬真實的 ...
2021-01-14 15:53 0 309 推薦指數:
一:所在包 from sklearn.preprocessing import StandardScaler。 二:步驟 a.將訓練集進行fit操作 b.在將訓練集進行tran ...
reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 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 ...
sklearn於2006年問世於Google,是使用python語言編寫的、基於numpy、scipy和matplotlib的一個機器學習算法庫,設計的非常優雅,它讓我們能夠使用同樣的接口來實現所有不 ...
一.概述 1. 數據預處理 數據預處理是從數據中檢測,修改或刪除不准確或不適用於模型的記錄的過程 可能面對的問題有:數據類型不同,比如有的是文字,有的是數字,有的含時間序列,有的連續,有的間斷。 也可能,數據的質量不行,有噪聲,有異常,有缺失,數據出錯,量綱不一,有重復,數據是偏態,數據量太大 ...
概要 在 sklearn 包中,OneHotEncoder 函數非常實用,它可以實現將分類特征的每個元素轉化為一個可以用來計算的值。本篇詳細講解該函數的用法,也可以參考官網 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 該函 ...
1.首先造一個測試數據集 這里我們把 pet、age、salary 都看做類別特征,所不同的是 age 和 salary 都是數值型,而 pet 是字符串型。我們的目的很簡單: 把他們全都二值化,進行 one-hot 編碼 2. 對付數值型類別變量 對 age 進行二值化很簡單 ...
1. Dataset scikit-learn提供了一些標准數據集(datasets),比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集,還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...
scikit-learn點滴 scikit-learn是非常漂亮的一個機器學習庫,在某些時候,使用這些庫能夠大量的節省你的時間,至少,我們用Python,應該是很難寫出速度快如斯的代碼的. scikit-learn官方出了一些文檔,但是個人覺得,它的文檔很多東西都沒有講清楚,它說算法原理 ...