训练集和测试集的标准化处理

最新推荐文章于 2024-07-17 21:47:11 发布
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分类专栏： 深度学习碎碎念 文章标签： python 机器学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LuminCynthia_/article/details/125123603
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本文揭示了在机器学习项目中，为何要在训练数据集上使用fit_transform预处理，而在测试集上单独使用transform的重要性。避免常见误区，提升模型实战效能。

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原博客
踩坑：必须现在train上使用fit_transform，再在test数据集上使用transform

标准化，归一化与训练-测试集数据处理
林源的博客
02-20 1万+
标准化，归一化与训练-测试集数据处理1. 标准化，归一化的区别数据预处理的归一化手段应该如何应用到训练集，测试集和验证集中？问题：回答1：回答2问题3回答1回答2问题4回答1 1. 标准化，归一化的区别 作者：宝珠道人 链接：https://www.zhihu.com/question/361290840/answer/939504181 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。个人有删改 归一化和标准化本质上都是一种线性变换。线性变换保持线性组合与线性关系式不变，这
5.sklearn之转换器（划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据会用transform，独热编码也会用到）
菜鸟打怪升级副本
01-29 5190
在sklearn中划分训练集和测试集、以及标准化、归一化数据
简记：机器学习中关于训练集和测试集的标准化问题
炒茄子的博客
04-29 1397
错误处理：在未进行数据集划分之前，对所有特征项(X/因子项)进行标准化例如MinMaxScaler\Normalizer等方法，然后再进行数据集划分；或者在数据集划分之后分别对训练集和测试集进行独立的标准化。
交叉验证--分离训练集和测试集--标准化归一化--数据特征筛选
weixin_42053726的博客
11-18 1万+
目录 1,将全部数据分离成训练集和测试集（之前首先先将x和y分类出来才可以） 2，将训练集分离做交叉验证 3、归一化----标准化---正则化----Python的实现 1、(0,1)标准化： 2、Sigmoid函数 4、sklearn数据特征重要程度的筛选 Python特征选择的四种方法（参考网址） 1,将全部数据分离成训练集和测试集（之前首先先将x和y分类出来才可以） ''...
训练集和测试集的标准化中的坑！！！
weixin_41584472的博客
07-28 7447
训练集和测试集的标准化中的坑！！！
训练集和测试集标准化的统一性
lx529068450的博客
09-29 380
标准化
matlab将数据集分成训练集和测试集,如何将数据分成训练集和测试集?
weixin_29731589的博客
03-18 4423
本例展示如何将数据分成训练集和测试集。我们将回测一个配对交易策略，在训练集上优化参数，在测试集上观察效果。GLD代表黄金的现货价格，GDX是一揽子采金企业股票，两者的价格是高度相关的，故GLD和GDX可用于做配对交易。不过我要到第7章才会讲训练集上的协整分析，结果表明,GLD多头和GDX空头所形成的差价呈均值回归。通过训练集上的回归分析可得出GLD和GDX之间的对冲比率，并设定配对交易策略进出市场...
matlab划分训练集验证和测试集代码_训练集、验证集和测试集
weixin_39748183的博客
12-20 1万+
机器学习简单流程：使用大量和任务相关的数据集来训练模型；通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；将训练好调整好的模型应用到真实的场景中；我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中，希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果，换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差，最终的目的是希望训练好的模型泛化误...
【chatgpt】归一化前训练测试集拆分还是归一化后训练测试集拆分
Never Give Up
07-17 1160
在进行机器学习建模时，应该先进行训练测试集拆分（train-test split），然后对训练集进行归一化，再使用训练集的归一化参数对测试集进行归一化处理。这样可以确保归一化过程不泄露测试集的信息，从而避免数据泄漏。：如果先归一化再拆分数据集，测试集的信息可能会影响训练集的归一化参数（例如，均值和标准差），这会导致数据泄漏，从而影响模型的泛化能力和性能评估的公正性。：通过在拆分数据集之后对训练集进行归一化，可以确保测试集在训练过程中保持独立。
用python对训练集和测试集进行特征规范化处理
归去来兮的博客
09-09 1万+
个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。 规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。 归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。 标准化：,...
人工智能 | 优化模型训练的利器——训练集、验证集和测试集
慕漓的博客
12-05 605
在机器学习领域，为了评估和优化模型的性能，我们通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这三个数据集各自有着独特的作用，协同工作以提高模型的泛化能力和质量。
深度学习数据处理（可执行代码）
程序猿进化梯
03-15 729
常见方法 包含import，可直接运行（贴心不~） 遍历单个文件所含文件列表 注意：该方法对目标文件夹中所包含的文件夹不起作用，一般用来展示多个csv文件 import os def files_path(rootpath): path_list = [] if os.path.exists(rootpath): dirs = os.listdir(rootpath)#用于返回指定的文件夹包含的文件、即包含的文件夹的名字的列表 dirs.sort()#作
机器学习中，对于数据的预处理是否是测试集和训练集一起进行？
lizz2276的博客
04-18 1万+
转载自：https://www.zhihu.com/question/312639136 机器学习中，对于数据的预处理是否是测试集和训练集一起进行？ 最近在尝试训练和应用模型，遇上一个问题，就是针对数据的预处理过程，如归一化等等，测试集和训练集是否需要分开进行？网上查了很多资料众说纷纭，有人说应该分开进行，如果一起进行，训练模型就利用了测试集的信息；有人说要一起进行，模型预测效果更好；有...
数据标准化常见问题：对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别（Python实现）
热门推荐
qq_40304090的博客
05-27 2万+
在数据分析与挖掘、算法建模的都会用到数据标准化。数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 但是经常会遇到一个问题： 方式一：先对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集 ...
使用标准化 (StandardScaler()) 时，在训练集上使用fit_transform()，在测试集上使用transform()
weixin_42666153的博客
09-26 250
使用标准化 (StandardScaler()) 时，在训练集上使用fit_transform()，在测试集上使用transform()
在Jupyter下完成一个鸢尾花数据集的线性多分类
weixin_45888898的博客
03-26 869
Jupyter下完成一个鸢尾花数据集的线性多分类、可视化显示与测试精度实验
机器学习： 训练集、验证集、测试集关系
Cche的博客
07-21 4666
最近在看机器学习的东西发现验证集的（Validation set） 有时候被提起到，以时间没明白验证集的真正用途。 首先，这三个名词在机器学习领域的文章中是很常见的，以下是这三个词的定义。  Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights
【机器学习 - 2】：数据集的处理
Oh_Python的博客
01-12 3433
例如对于一个训练集，将其20%作为测试集，80%作为训练集，这20%的测试集是已经有目标值了的，将训练集进行拟合，获得模型，再通过测试集进行测试，获得最终结果，将最终结果和已知的目标值进行比对，可预测其训练模型的精确度。举个例子：在knn分类器中，即KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)，n_neighbors值的不同，会导致模型的准确率不同，我们需要不断调整参数，找到某个数更加拟合我们的数据，这就是。时，不考虑距离带来的权重问题。时，距离作为计算的权重。
什么是训练集、验证集和测试集？
m0_60720471的博客
03-10 2万+
在机器学习中，训练集、验证集和测试集是数据集的三个重要部分，用于训练、评估和测试机器学习模型的性能。它们的定义和作用如下：
训练集和测试集数据标准化
最新发布
01-08
### 数据标准化的重要性 为了提高机器学习模型的表现，数据标准化是一个重要的预处理步骤。通过缩放不同特征到相同的尺度范围，能够加速梯度下降收敛速度并提升某些基于距离计算的算法性能[^1]。 ### 正确实施数据标准化的方法 对于训练集和测试集的数据标准化操作应当遵循如下原则： - **仅使用来自训练集的信息来拟合标准化器**：这意味着应该先利用训练集中样本的学习参数（如均值、标准差），再应用这些参数去变换训练集本身以及后续待预测的新数据——即验证/测试集合。 - **保持一致性**：确保应用于训练集上的相同转换逻辑也严格作用于测试集上，从而维持两者之间的一致性和可比性。 下面给出Python环境下采用`scikit-learn`库实现这一过程的具体代码实例： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 假设X为输入特征矩阵,y为目标变量向量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 创建StandardScaler对象 scaler = StandardScaler() # 使用训练集fit_transform方法既求得所需的统计量又完成对训练集本身的标准化 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 对测试集只做transform而不重新fit，保证使用的均值方差来自于训练集 X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` 上述做法有效地防止了任何形式的信息泄露问题发生，即避免让模型提前接触到它不应该知道的关于未来或未见数据的知识[^4]。
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