特征缩放:归一化,标准化

本文介绍了如何使用sklearn库对房地产数据集进行预处理,包括通过MinMaxScaler实现的最小-最大规范化和StandardScaler进行的标准化过程。实例展示了如何对房屋面积和卧室数量进行这两步操作,并展示了处理后的数据结果。

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

数据集如下:

对比:

代码实现:

#preprocess数据预处理
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler
#创建一个DataFrame对象
import pandas as pd
a = pd.DataFrame([
    [2104,3,399900],
    [1600,3,329900],
    [2400,3,369000],
    [1416,2,232000],
    [3000,4,539900],
    [1985,4,299900]
],columns=['房屋面积','卧室数量','售价'])
a

#归一化
minmax = MinMaxScaler()
a1 = minmax.fit_transform(a.iloc[:,:-1])  #取前2列
a1

#标准化
std = StandardScaler()
a2 = std.fit_transform(a.iloc[:,:-1])
a2

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