12-数据预处理-归一化

最新推荐文章于 2025-02-09 14:53:06 发布

原创

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#机器学习 #数据挖掘 #python

本文介绍了数据预处理中的归一化技术，讲解了为什么需要进行归一化，通过公式展示了归一化的操作，并给出了如何在Python的sklearn库中实现这一过程。内容包括导入数据、理解归一化的概念、使用示例以及实际操作步骤。

导入

什么是特征预处理？

在这里插入图片描述

特征预处理

什么是特征预处理？

# scikit-learn的解释
provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a representation that is more suitable for the downstream estimators.

在这里插入图片描述

包含内容

在这里插入图片描述

如何在sklearn中实现特征预处理

sklearn.preprocessing

思考：我们为什么要进行归一化/标准化？

在这里插入图片描述

举例说明

约会对象数据

在这里插入图片描述

我们需要采取一些措施对数据进行无量纲化处理，使得不同规格的数据转到同一规格。

归一化

什么是归一化呢？

通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1]，可以根据需要调整)之间

公式

$X^{\prime}=\frac{x-min}{max-min}$

$X^{\prime\prime}=X^{\prime}*(mx-mi)+mi$

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数据预处理技术之数据归一化

u013558123的博客

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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。

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数据预处理-归一化

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taon1607的博客

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归一化 1、把数变为（0，1）之间的小数，主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 2、把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 归一化算法有： 1.线性转换: y=(x-minvalue)/(maxvalue-minvalue) ２.对数函数转换： y=log10(x) ３.反余切函数转换: y=atan(x)*2/pi 归一化编程实现： import numpy as np f

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通过一些转换函数，将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程数值型数据的无量纲化： 归一化 标准化为什么我们要进行归一化/标准化特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他特征要大出几个数量级，容易影响支配目标结果，使得一些算法无法学习到的特征。我们需要用到一些方法进行无量纲化，使不同规格的数据转换到统一规格 from sklearn.preprocessing imp...

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什么是特征预处理：通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程 1.主要包含：数值型数据的无量纲化 +归一化：通过对原始数据进行变换把数据映射到[mi,mx]之间如对于以上数据，映射到[0,1],对于第一列，最大值是90，最小值是60，即X‘=（90-60）/90-60=1，X’‘=1*（1-0）+0=1 如果有异常值（通常是最大值或者最小值），归一化将被严重影响。 +标准化：对原始数据进行变换到均值为0，标准差为1范围内 2.特征预处理API 为什..

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