机器学习数据预处理规范化两种常用方法

最新推荐文章于 2023-11-28 23:32:22 发布
最新推荐文章于 2023-11-28 23:32:22 发布
阅读量458 收藏 3
点赞数 1
分类专栏： Python 文章标签： sklearn 机器学习 python
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/m0_46323635/article/details/120696055
版权
本文介绍了机器学习中数据预处理的两种关键方法：Z-score标准化和min-max-scale归一化。Z-score通过计算每个特征值与均值的差除以标准差来实现规范化，确保数据分布具有零均值和单位标准差。min-max-scale则是将数据缩放到0到1之间，通过减去最小值并除以最大值与最小值之差进行转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习数据预处理规范化两种常用方法

**

1，Z-score（Z-分数规范化）

**

零均值规范化

先导入numpy和sklearn库，从sklearn库中导入预处理preprocessing

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
X_train = np.array([[ 1., -1.
最低0.47元/天 解锁文章
机器学习流程—数据预处理 清洗
03-05 4万+
这里我们需要说明一下，虽然这里我们讲的是数据预处理，但是我们这里为了更加充分的理解我们后面的数据预处理，这里我们说明一下我们要解决什么样的问题，也就是定义问题。itanic数据集作为kaggle比赛中的经典数据集，今天我们使用的数据也是这个数据集，这个数据集描述的主要是泰坦尼克号邮轮上乘客的数据，我们要做的事情就是根据乘客的数据预测乘客在泰坦尼克号沉没的时候时候可以活下来。
【机器学习】数据预处理 - 归一化和标准化_归一化处理(1)
最新发布
2401_84160361的博客
04-28 880
从结果可以看到，归一后的结果，数据规格都在 0~1 之间。实际上，fit_transform() 不只可以 “归1” ，我们自己设置归一的范围。
机器学习 — 数据预处理：标准化/归一化
pentiumCM的博客
02-22 3327
机器学习之数据预处理-标准化
机器学习预处理的一些方法
Mark_Australia的博客
05-13 226
数据预处理：https://www.jianshu.com/p/ffbf2c0d0c94 过滤法 方差过滤：排除数值波动小的，from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold 相关性过滤 卡方检验的本质是推测两组数据之间的差异，检验原假设是”两组数据是相互独立的”。 卡方检验返回卡方值和P值两个统计量，可以根据P值筛选，p<=0.05或0.01,说明两组数据是相关的。 从特征工程的角度，希望选取卡方值很大，p值小于0.05的
机器学习中数据预处理的方式
Erick Lv的笔记
07-01 3207
数据标量化 如果需要学习的不同的数据标签之间的量纲差距太大，那么需要进行数据标量化操作，有3个主要的优势： 可以使梯度下降更快 躲避“NaN陷阱”，数据中有些数值可能超过了计算机的表示范围，把这些数据引入计算过程，会降低运算速度，影响计算结果 使得模型的权重对每个特征都比较适应。 一般的处理方法为： scaled_value=value−meanstddevscaled_value=v...
机器学习中数据预处理的几种方法
Frank330的博客
08-28 5563
由于实际收集到的机器学习数据集不可避免的会存在数据缺、数据集不平衡和数据集中各类数据非同一量级等情况，对缺失数据进行补全和对异常数据进行清洗、均衡化处理防止类别不平衡和数据标准化处理对于机器学习模型至关重要。 1数据补全方法 有效地恢复缺失的数据是进行机器学习建模的重要前期准备工作。一方面可使得数据更完整，便于后续进一步的分析研究，另一方面，数据补全本身就是对信息进行挖掘的一种方式。 常见的数据补全方法包括均值补全、回归填补法、期望最大化填补法、高斯混合模型（Ga...
加快机器学习数据预处理.pdf
06-03
数据预处理的步骤包括数据清洗、数据转换、数据规约等，这些步骤可帮助我们处理数据集中的噪声和异常值、填补缺失值、统一数据格式以及标准化和规范化数据。数据预处理需要依据具体的应用场景和模型需求来定制，而...
机器学习数据预处理葡萄酒数据集wine_data
06-15
在机器学习领域，数据预处理是至关重要的一步，它直接影响模型的性能和训练效率。本数据集名为“wine_data”，包含葡萄酒的相关属性，是用于机器学习模型训练的理想选择。在这个数据集中，我们主要关注的是“wine_...
Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例
09-19
在Python中，数据规范化通常采用两种方法：最小-最大规范化和零-均值规范化。 1. **最小-最大规范化**：这种方法将数据按比例缩放，转换后的数据范围在0到1之间。公式为 `(x - min(x)) / (max(x) - min(x))`。这种...
机器学习中之规范化，中心化，标准化，归一化，正则化，正规化
answer3lin的博客
12-11 1万+
一、归一化，标准化和中心化 广义的标准化： （1）离差标准化(最大最小值标准化） （2）标准差标准化 （3）归一化标准化 （4）二值化标准化 （5）独热编码标准化 归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered） 标准化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放（scale），使之落入...
机器学习数据预处理之数据标准化（附Python代码实现）
热门推荐
qq_43129538的博客
11-28 1万+
这是一个新的专题！欢迎来到全新的篇章，这里我们将会学到机器学习的一些小知识。在这里我们可以学到：1、Python第三方库numpy、pandas以及sklearn库的使用2、机器学习的基本概念和流程3、机器学习的一些基本算法待续…
标准化、规范化、二值化等多种机器学习数据预处理方法
NeXTSTEP110的博客
11-17 913
博客：这里写链接内容
机器学习之数据标准化处理
muli
12-08 570
机器学习之数据标准化处理 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 8 16:41:32 2018 @author: muli """ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,MaxAbsScaler,StandardScaler def test_MinMaxScaler(): ...
python 机器学习规范化
ZiHuiJin的博客
01-30 218
1. Min-max 规范化 # coding:utf-8 from sklearn import preprocessing import numpy as np # 初始化数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 x = np.array([[ 0., -3., 1.], [ 3., 1., 2.], [ 0., 1., -1.]]) # 将数据进行[0,1]规范化 min_max_scaler = preprocessing.Mi
机器学习标准化处理小技巧
xiaoxy97的博客
07-09 487
数据标准化 StandardScaler (基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布) 标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下 常用与基于正态分布的算法，比如回归 数据归一化 MinMaxScaler （区间缩放，基于最大最小值，将数据转换到0,1区间上的） 提升模型收敛速度，提升模型精度 常见用于神经网络 Normalizer...
机器学习-标准化（standardization）、归一化（normalization）、正则化（regularization）以及规范化
lyly1995的博客
04-16 2845
规范化： 针对数据库： 规范化把关系满足的规范要求分为几级，满足要求最低的是第一范式（1NF），再来是第二范式、第三范式、BC范式和4NF、5NF等等，范数的等级越高，满足的约束集条件越严格。 针对数据： 数据的规范化包括归一化/标准化/正则化，是一个统称（也有人把标准化作为统称）。 数据规范化是数据挖掘中的数据变换的一种方式，数据变换将数据变换或统一成适合于数据挖掘的形式，将被挖掘对象的属性数据...
系列文章（一）：机器学习与深度学习——数据预处理（数值型数据）
str_717的博客
06-27 4082
系列文章（一）：机器学习与深度学习中的数据预处理（数值型数据） 一、引言 无论是在机器学习还是在深度学习中（深度学习是一种机器学习的方法????）我们都需要获得大量的数据，而数据源是多种多样的。可能是一个网络数据库，一个网站，别人提供的数据，也有可能是自己利用爬虫爬取的数据，等等… 1.1 为何预处理（Why preprocessing?） Raw data is dirty and noisy Machine learning algorithms have certain constraints re
最大最小值归一化和L2范数归一化总结
root_clive的博客
06-27 3404
最大最小值归一化和L2范数归一化是很常用的两种数据预处理方法，本文总结了这两种方法的一些特点。 1、最大最小值归一化 一般而言，归一化是针对于数据集中某个特征维度进行的，在sklearn中，数据的组织形式为[n_samples,n_features]，最大最小值归一化的定义如下。 之所以要按照不同特征维度进行归一化，是因为如果将每个样本进行最大值最小值归一化，数据的分布信息将会丢失。...
【机器学习】一文搞懂标准化，归一化，正则化
一个程序员
12-09 8066
归一化（Normalization）: 将一列数据变化到某个固定区间（范围）中， 通常， 这个区间是[0,1],广义的讲， 可以是各种区间， 比如映射到[0,1] 也可以映射到其他范围，在图像中可能会映射到[0, 255], 其他情况也有可能映射到[-1,1];最大值最小值的归一化,范围[0,1]均值归一化（Mean normalization）, 范围[-1,1]标准化(Standardization): 将数据变换为均值为0，标准差为1的分布。标准化=Xi−μσ。
机器学习数据预处理归一化
10-18
机器学习中的数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以便更好地适应模型的需求。其中，归一化是一种常用的预处理方法，它可以将不同特征之间的数值范围统一到一个较小的区间内，避免了特征之间的差异过大对模型造成的影响。 常见的归一化方法有两种：最小-最大规范化和Z-score规范化。最小-最大规范化将数据缩放到[0,1]之间，公式为：(x-min)/(max-min)，其中min和max分别为数据集中的最小值和最大值。Z-score规范化则将数据缩放到均值为0，标准差为1的正态分布中，公式为：(x-mean)/std，其中mean和std分别为数据集中的均值和标准差。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值