scikit-learn中的Scaler

最新推荐文章于 2025-02-09 17:02:47 发布
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#scikit-learn #sklearn #机器学习

本文介绍了如何使用scikit-learn的StandardScaler进行数据预处理，强调了在归一化过程中应使用训练数据集的统计信息。通过创建自定义的StandardScaler类，展示了如何计算均值和标准差，并应用到测试数据集上，确保数据的标准化处理。

对测试数据集的归一化

在这里插入图片描述
注：测试数据集用的方差与均值应是训练数据集的方差与均值。

scikit-learn中的Scaler

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.2, random_state = 666)

scikit-learn中的StandardScaler

from sklearn.preprocessing
最低0.47元/天 解锁文章
scikit-learn的Scaler
jhkj_5154的博客
03-23 750
具体将这种归一化算法用在我们机器学习过程中的时候有一个很重要的注意事项。对应我们原始数据集，我们要将他们拆分成训练数据集和测试数据集如果我们要用归一化数据来训练我们的模型显然我们先要对训练数据集进行归一化处理我们相应就要求出我们训练数据集对于的均值mean_train 方差std_train最终我们要那我们这个模型来预测数据，对于这个测试数据集也要进行归一化处理那么对于测试数据集如何归一化处理，（...
精准校准：深入解析scikit-learn中的StandardScaler
liuxin33445566的博客
06-28 1834
是库中的一个预处理类，用于将特征转换为标准分数（z-scores），即每个特征都会减去其均值并除以其标准差。这样处理后，所有特征都会有0的均值和1的标准差。
笔记——数据归一化 scikit-learn中的Scaler
chairon的博客
07-09 900
数据归一化 除了·边界比较明显的数据集（像素），一般用均值方差归一化。 测试数据集要用训练集的平均数和标准差进行归一化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 最值归一化 normalization x=np.random.randint(0,100,100) x array([84, 5, 7, 97, 16, 15, 64, 71, 55, 58, 12, 0, 73, 41, 27, 92, 97, 21,
机器学习6scikit-learn中的scaler
m0_57297999的博客
12-02 1096
测试数据集不能跟训练数据集归一化一样，应该把测试数据集与训练数据集归一化后的数据集进行相应的归一化，也就是（x_test-mean_train）/std_train,来得到均值归一化的结果；为了方便进行这一步操作，在scikit-learn中使用Scaler类进行封装。1.真实环境很有可能无法得到所有测试数据的均值和方差；我们需要保存训练数据集得到的均值和方差；2.对数据的归一化也是算法的一部分；
07-scikit-learn中的Scaler
qq_41033011的博客
10-10 842
scikit-learn中的Scaler   在上一篇博客中介绍了将数据归一化的两种方式，最值归一化和均值方差归一化。但是具体的将这种归一化的方式用在我们的机器学习过程中的时候，有一个很重要的注意事项。   对于我们的原始数据集，我们将其划分为训练数据集和测试数据集。如果我们要使用归一化的数据来训练我们的模型的话，显然我们需要对训练数据集进行归一化处理。比如说，我们使用均值方差归一化的处理方式，相应的我们需要求出训练数据集的均值（mean_train）以及训练数据集的方差（std_train）。当我们归一化
【机器学习】数据预处理之scikit-learn的Scaler与自定义Scaler类进行数据归一化
最新发布
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
02-09 1722
本文主要介绍了scikit-learn中Scaler的使用方法，特别强调了数据归一化在机器学习过程中的重要性。讲述了归一化算法在训练模型前对训练数据集的处理，以及预测时对测试数据集的正确归一化方式。强调了保存训练数据集得到的均值和方差的重要性，并介绍了scalar类在数据处理中的封装理念和过程。最后通过实际代码示例，演示了如何使用standard scalar对数据进行归一化处理，并进行了knn分类实验，展示了归一化处理对提高模型预测准确度的重要性。
Python 之Scikit-learn（三） -- 使用Scikit-learn进行数据归一化
wodertianna的博客
08-08 833
在机器学习中，数据归一化是一项重要的预处理步骤。归一化（Normalization）是将数据缩放到特定的范围（通常是0到1之间），以确保所有特征具有相同的尺度。这可以提高某些机器学习算法的性能和稳定性。Scikit-learn提供了一个简单易用的工具来进行数据归一化，即。
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wodertianna的博客
08-07 802
在机器学习中，数据标准化是一项关键的预处理步骤。标准化（Standardization）是将数据转换为具有均值为0和标准差为1的分布。这样可以确保特征在相同的尺度上，有助于提升某些机器学习算法的性能和稳定性。Scikit-learn提供了一个简单易用的工具来进行数据标准化，即。
Python库 | scikit-misc-0.1.1.tar.gz
03-10
它的目标是包含那些在scikit-learn中没有，但在数据探索和预处理阶段可能用到的实用函数。 **二、主要功能** 1. **统计和概率**: `scikit-misc`包含了各种统计函数，例如分布检验、随机数生成、协方差和相关性分析...
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scikit-learn:Jupyter笔记本，使用scikit-learn训练模型
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sklearn_scaler
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！
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文章目录sklearn_scalerrefnote1. scale 和 StandardScaler sklearn_scaler sklearn 缩放 from sklearn.preprocessing import scale from sklearn.preprocessing import StandardScaler ref ref1：关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化 代码demo和原理说明 ref2：真的明白sklearn.preprocessing
[云炬python3玩转机器学习]sklearn中的Scaler
科大云炬
01-16 646
08 Scikit-learn中的Scaler import numpy as np from sklearn import datasets import datetime print(datetime.datetime.now()) 2022-01-16 23:05:58.735705 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X[:10,:] array([[5.1, 3.5, 1.4, ...
Scikit-learn 数据预处理之标准化StandardScaler
数据科学汇集
01-12 2007
Scikit-learn 数据预处理之标准化 1 声明 本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 Scikit-learn Scaler简介 StandardScaler当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的标准正态分布，该过程叫数据标准化(Standardization，又称Z-score normali...
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Leo的博客
11-10 805
使用归一化后的数据进行KNN算法分类 1. 导入需要的模块和包： import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn...
Sklearn-scaler对比
MiaLove
06-27 2246
原始数据分布： StandardScaler:通过减去均值，除以标准差。异常数据对均值和方差的影响很大，会导致特征数据范围缩小 z=(x−u)sz = \frac{(x - u)}{ s}z=s(x−u)​ MinMaxScaler将所有数据归一化到[0,1]区间内，但是由于异常值的影响，特征数据的分布范围变得很窄。与standardscalar一样，对异常值铭感Xstd=(X−X.mi...
08-scikit-learn中的Scaler（归一化问题）
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对测试数据集如何归一化？ 测试数据是模拟真实环境，真实环境有可能无法得到所有测试 对数据的归一化也是算法的一部分 (x_test - mean_train) / std_train 要保存训练数据集得到的均值和方差 import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris()//加载鸢尾花数据集 X = iris.data y = iris.target X[:10,:] 运行结果：array([[5.1, 3.
sklearn数据预处理－scale
weixin_30236595的博客
01-15 1289
对数据按列属性进行scale处理后，每列的数据均值变成0，标准差变为1。可通过下面的例子加深理解： from sklearn import preprocessing import numpy as np 测试数据： X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) 使用sklearn进行scale处理时...
机器学习中的数据预处理（sklearn preprocessing）
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05-20 7万+
Standardization即标准化，尽量将数据转化为均值为零，方差为一的数据，形如标准正态分布（高斯分布）。实际中我们会忽略数据的分布情况，仅仅是通过改变均值来集中数据，然后将非连续特征除以他们的标准差。sklearn中 scale函数提供了简单快速的singlearray-like数据集操作。 一、标准化，均值去除和按方差比例缩放（Standardization, or mean remo
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11-21 3063
介绍：scaler：换算的意思。
高斯秩缩放在scikit-learn中的实现与应用
在文档中提到的Gauss Rank Scaler是按照Scikit-learn风格实现的，这意味着它可以无缝集成到Scikit-learn的工作流中，例如用于特征缩放的管道（Pipeline）或模型训练。Scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库...
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