Python中的数据归一化与标准化方法

完美代码

于 2023-03-27 03:08:50 发布

阅读量1.5k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

谢绝转载-https://update.blog.youkuaiyun.com

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/update7/article/details/129787707

Python 专栏收录该内容

1151 篇文章 ¥299.90 ¥399.90

订阅专栏

本文介绍了Python中进行数据预处理的三种常用方法：MinMaxScaler进行归一化，使数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]区间；StandardScaler进行标准化，确保数据的均值为0，标准差为1；以及RobustScaler，适用于存在离群值的数据，能保持数据的鲁棒性。" 130288864,8753399,Java实现列表项查找功能,"['Java', 'servlet', 'JVM']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python中的数据归一化与标准化方法

在进行数据分析时，为了消除不同特征的量纲和数值范围之间的差异，常常需要对数据进行归一化或标准化处理。在Python中，有多种可以实现这一目的的方法。

1、MinMaxScaler归一化

该方法将每个特征缩放到[0, 1]或[-1, 1]之间，具体操作如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 构建一个5x5的随机矩阵
X = np.random.rand(5, 5

了解本专栏