12-数据预处理-归一化

yuhui_2000

于 2021-03-08 17:58:30 发布

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分类专栏：黑马程序员3天快速入门Python机器学习文章标签：机器学习数据挖掘 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuhui_2000/article/details/114527102

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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