Python对数据进行量纲化处理

本文介绍了如何使用Python的sklearn库进行数据集的训练集和测试集划分,并通过numpy库实现数据标准化,减小量纲对模型训练的影响。此外,还详细展示了如何从数据集中单独提取目标变量Y和特征变量X。

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数据集的训练集和测试集划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
patientdata为数据集
traindata, testdata = train_test_split(patientdata, test_size = 0.1)
数据标准化减小量纲的影响
import numpy as np
arr_mean = np.mean(patientdata) #求均值
arr_std = np.std(patientdata,ddof=1) #求标准差
newdata=(patientdata-arr_mean )/arr_std # 进行整体标准化
单独提取出Y,其余默认为X
Y=newdata['住院天数']
X=newdata.drop('住院天数',axis=1)

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