【机器学习】R语言标准化(归一化)之scale()函数、sweep()函数

本文深入探讨了R语言中数据标准化的方法,包括自定义实现、sweep()函数及scale()函数的应用。通过实例展示了如何使用这些函数进行数据预处理,为后续的数据分析和机器学习任务奠定基础。

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R语言标准化(归一化)之scale()函数、sweep()函数


#数据集
x<-cbind(c(1,2,3,4),c(5,5,10,20),c(3,6,9,12))

#自己写标准化
x_min_temp<-apply(x,2,min) 
x_min<-matrix(rep(x_min_temp,4),byrow=TRUE,ncol=3)        #需要输入行数和列数
abs(x-x_min)                                              #当前值减去均值
x_extreme_temp<-apply(x,2,max)-apply(x,2,min)
x_extreme<-matrix(rep(x_extreme_temp,4),byrow=TRUE,ncol=3)#需要输入行数和列数
abs(x-x_min)/x_extreme

#sweep函数
center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min),'-')     #在列的方向上减去最小值,不加‘-’也行
R <- apply(x, 2, max) - apply(x,2,min)          #算出极差,即列上的最大值-最小值
x_star<- sweep(center, 2, R, "/")               #把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量
#sweep函数更简洁、易懂,且不需要输入行数和列数,二者性能也差不多

#sweep再举一个例子
m<-matrix(c(1:9),byrow=TRUE,nrow=3)
#第一行都加1,第二行都加4,第三行都加7
sweep(m, 1, c(1,4,7), "+")  

#scale函数,这个比较简单,不多说
scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)

 

<think>好的,我需要帮助用户生成与提供的sweep_config对应的语言模型初始化代码。首先,我需要理解sweep_config的结构和参数。通常,sweep配置可能包含模型类型、超参数搜索范围等。 用户没有提供具体的sweep_config内容,这可能会影响准确性。因此,我应该先假设一个常见的配置。例如,使用Hugging Face的Transformers库进行超参数搜索,结合Weights & Biases(wandb)工具。 接下来,考虑模型初始化的步骤。通常包括加载预训练模型和分词器。可能需要从指定的模型名称或路径加载,例如'bert-base-uncased'。同时,超参数如学习率、训练轮次、批次大小等可能来自sweep_config。 需要确保代码符合最佳实践,例如使用AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer来自动处理不同的模型类型。此外,优化器的设置,如AdamW,以及学习率的传入方式也需注意。 另外,用户提到使用$...$和$$...$$格式,但这里生成的是代码,可能不需要数学表达式。不过,在解释参数时如果有数学项,例如学习率$\alpha$,需要正确应用格式。 最后,整合这些部分,提供一个结构清晰、有注释的代码示例,并提醒用户根据实际配置调整。同时,指出需要安装必要的库,如wandb和transformers,并登录wandb账户。</think>由于您未提供具体的`sweep_config`配置内容,我将基于典型的超参数搜索场景(使用wandb库)给出示例代码。假设您的`sweep_config`包含以下常见参数: ```python sweep_config = { 'method': 'bayes', 'metric': {'name': 'loss', 'goal': 'minimize'}, 'parameters': { 'learning_rate': {'min': 1e-5, 'max': 1e-3}, 'num_train_epochs': {'values': [3, 5, 7]}, 'batch_size': {'values': [16, 32, 64]}, 'model_name': {'value': 'bert-base-uncased'} } } ``` 对应的模型初始化代码可能是: ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer import torch import wandb def model_init(): # 从sweep_config获取参数 config = wandb.config # 初始化分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.model_name) # 初始化模型 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( config.model_name, num_labels=2, # 根据任务调整 output_attentions=False, output_hidden_states=False ) # 配置优化器(示例) optimizer = torch.optim.AdamW( model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=0.01 ) return model, tokenizer, optimizer ``` 注意事项: 1. 需提前安装依赖库:`pip install wandb transformers torch` 2. 实际代码应根据具体任务调整: - 修改`num_labels`(分类任务类别数) - 调整`output_attentions`等模型参数 - 优化器选择(SGD/Adam等) 3. 需要先执行`wandb login`登录账户 4. 完整训练循环需配合`wandb.agent`和训练函数使用 建议提供完整的`sweep_config`内容以便生成更精确的代码。
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