sklearn中preprocessing的一些Dimensionless函数用法

最新推荐文章于 2025-11-30 15:25:22 发布
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#机器学习 #python

本文介绍了数据预处理中的两种重要方法——归一化和标准化。归一化通过MinMaxScaler进行，将数据缩放到[0,1]区间内，而标准化使用StandardScaler，使得数据服从标准正态分布，即均值为0，标准差为1。这两种方法对于不同的机器学习算法有着不同的适用性，如归一化适用于距离敏感的算法，标准化适合于基于协方差或梯度的算法。了解并正确使用这两种方法对于提升模型性能至关重要。

1. 归一化

  • MinMaxScaler()
sclar = MinMaxScaler() #实例化
sclar = sclar.fit(data) #fit，这里生成min(x)和max(x)
result = sclar.transform(data) #通过接口导出结果

当X中特征数据量太多，fit会报错；可使用partial_fit作为训练接口

可用inverse_transform逆转归一化结果

x_nor = (x - x.min(axis=0)) / (x.max(axis=0) - x.min(axis=0))

2.标准化

  • StandardScaler（）
sclar = StandardScaler()
sclar.fit(data)
x_td = sclar.transform(data)

transform返回标准均值为0，标准方差为1

逆转标准化与逆转归一化相同，用inverse_transform()

标准化和归一化的区别

Python之 sklearn：sklearn.preprocessing中的StandardScaler函数的简介及使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-13 2356
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sklearn.preprocessing.scale
hello world
06-30 2874
sklearn.preprocessing.scale
sklearn 数据预处理1: StandardScaler
一遍看不懂，我就再看一遍
11-16 10万+
StandardScaler作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。 【注：】 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。 “Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might beha
机器学习(5.sklearn归一化以及标准化)
Mogul的博客
06-10 1万+
归一化 特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间 注：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么X’’ 为最终结果，mx，mi分别为指定区间值默认mx为1,mi为0 sklearn归一化API sklearn归一化API: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 归一化提供的数据应该是类似...
关于Sklearn的归一化函数MinMaxScalar探讨
senjie_wang的博客
12-11 4962
关于Sklearn的归一化函数MinMaxScalar探讨引言正文实验一实验二实验二结论 引言 由于目前网上似乎没有博客详细介绍Sklearn的归一化函数MinMaxScalar到底是如何实现数据归一化的，而笔者也不确定生成的scalar的对象能不能完成数据单一映射而对实验结果的精度造成影响，于是有了此篇文章。本文通过生成的格式化数据，对MinMaxScalar函数的处理机制进行了探讨和介绍。通过...
Python机器学习库sklearn几种回归算法建模及分析(实验)
公众号：瑞行AI
11-17 5万+
最简单的回归模型就是线性回归 数据导入与可视化分析 from IPython.display import Image %matplotlib inline # Added version check for recent scikit-learn 0.18 checks from distutils.version import LooseVersion as Version f
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漫步量化
08-13 3万+
preprocessing模块 sklearn.preprocessing包提供几种常用的效用函数及转换器类，用于更改原始特征向量表示形式以适应后续评估量。 sklearn.preprocessing.scale()函数 官方文档 sklearn.preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True)...
sklearn.preprocessing.StandardScalar函数
weixin_49346755的博客
05-31 2353
函数说明 StandardScaler函数用于标准化数据，使数据每一个特征的均值为0，方差为1。也就是说，该函数用于使数据的分布变成标准正态分布。转换函数为：x∗=x−μσx^*=\dfrac{x-\mu}{\sigma}x∗=σx−μ​。注意，这里只是针对每一个特征维度来做的，而不是针对整个样本。结果返回一个StandardScaler对象。该对象有以下几个常用的方法：1、fit(X, y=None, sample_weight=None)：计算输入数据的样本均值、方差。 2、transform(X, c
sklearn.preprocessing.normalize()
chen_znn的博客
05-14 1769
本文记录了sklearn.preprocessing.normalize()的用法
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weixin_56054625的博客
10-25 867
值得注意的是，`LabelEncoder` 会按照它们第一次出现的顺序给标签分配数字。在这个例子中，'cat' 是第一个出现的，所以它被分配了数字 1；'dog' 是第二个出现的，所以它被分配了数字 2；'bird' 是第三个出现的，所以它被分配了数字 0。此外，`LabelEncoder` 还可以用来逆转换，即将整数标签再转换回原始的文本标签。此时，`LabelEncoder` 会检查所有的标签，并创建一个映射，这样，我们就可以将模型预测的整数标签转换回人类可读的文本标签。2. 然后，我们将这个实例。
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11-30 1897
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