Sklearn学习（二）——数据预处理（Normalization）

最新推荐文章于 2025-03-16 11:13:33 发布
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#sklearn

本文通过使用Python中的sklearn库实现数据归一化处理，展示了如何将不同尺度的数据转换到同一范围内，有助于提高机器学习模型的训练效率。

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Normalization

from sklearn import preprocessing #数据预处理模块
import numpy as np
a = np.array([[10, 2.7, 3.6],
[-100, 5, -2],
[120, 20, 40]], dtype=np.float64)
print(a)

[[ 10. 2.7 3.6]
[-100. 5. -2. ]
[ 120. 20. 40. ]]

print(preprocessing.scale(a))    #默认对每一列进行处理

[[ 0. -0.85170713 -0.55138018]
[-1.22474487 -0.55187146 -0.852133 ]
[ 1.22474487 1.40357859 1.40351318]]

数据预处理（sklearn.preprocessing）
平凡简单的执着
03-11 1万+
前言 数据预处理的工具有许多，在我看来主要有两种：pandas数据预处理和scikit-learn中的sklearn.preprocessing数据预处理。 前面更新的博客中，我已有具体的根据pandas来对数据进行预处理，原文请点击这里。其中主要知识点包括一下几个方面： 数据的集成：merge、concat、join、combine_first； 数据类型转换：字符串处理（正则表达式）、数据类...
机器学习sklearn工具——sklearn中的数据预处理和特征工程
weixin_39736118的博客
01-23 738
机器学习sklearn工具——预处理
sklearn normalization 数据标准化
code_fighter 博客
05-20 1339
from sklearn import preprocessing # train data 和test_data 分开的模块 from sklearn.cross_validation import train_test_split # 用于生成一些 classification的数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_cla...
【scikit-learn】sklearn.preprocessing.Normalizer 类：对每个样本（行）进行归一化
彬彬侠的博客
03-16 741
Normalizer是sklearn.preprocessing提供的归一化方法，用于对每个样本（行）进行归一化，使其欧几里得范数（L2范数）或其他范数为1，适用于文本数据或特征数值相差较大的数据。适用于KNN、SVM、神经网络、文本数据。如果数据需要标准化（均值0，标准差1），可选择StandardScaler，如果数据有异常值，可使用RobustScaler。
sklearn的preprocessing
Facico的博客
09-23 451
preprocessing 缺失值的处理 简单的preprocessing直接用pandas,类似 dataO['Sex'] = dataO['Sex'].apply(lambda s: 1 if s == 'male' else 0) dataO["Age"] = dataO["Age"].fillna(dataO["Age"].median()) dataO["child"] = dataO["Age"].apply(lambda x: 1 if x < 15 else 0) dataO["Emb
【sklearn练习】preprocessing的使用
m0_56997192的博客
01-09 1578
scikit-learn 中的模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的PCA以上是一些模块中常见功能的示例用法。数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它有助于提高模型的性能和稳定性。您可以根据您的数据和任务选择适当的预处理方法，并将其应用于您的数据，以确保数据准备得当。
使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
grgary的博客
01-07 669
标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按属性（按列进行）减去其均值，并除以其标准差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。 >>> from sklea
sklearn.preprocessing模块介绍
qq_29983883的博客
07-01 4831
用于对离散特征进行独热编码。它将每个离散特征的每个取值转换为一个二进制特征向量，其中只有一个元素为 1，表示该取值，其他元素为 0。
机器学习——数据预处理
qq_52669357的博客
03-19 1632
数据预处理数据标准化为什么要进行标准化处理z-score标准化Min-max标准化MaxAbs标准化非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布归一化离散编码生成多项式 数据标准化 为什么要进行标准化处理 为什么要对数据进行标准化? 先来看看这两组数 array1=[0.02,0.01,0.05,0.06] array2=[10000,15000,20000,11000] 现在若对数据进行处理，那会使结果不太准确，会发现array2数据的量级要比array1的大很多，因此array2对目标变量的影响会比arr
sklearn（4）—— 数据预处理与特征工程
帆_5021的博客
06-18 2161
1 概述 1.1 数据预处理与特征工程 想象一下未来美好的一天，成为一个精通各种算法和调参调库的数据挖掘工程师了。某一天你从你的同事，一位药物研究人员那里，得到了一份病人临床表现的数据。药物研究人员用前四列数据预测一下最后一数据，还说他要出差几天，可能没办法和你一起研究数据了，希望出差回来以后，可以有个初步分析结果。于是你就看了看数据，看着很普通，预测连续型变量，好说，导随机森林回归器调出来，调参调呀调，MSE很小，跑了个还不错的结果。 几天后，你同事出差回来了，准备要一起开会了，会上你碰见了和你同事在同一
用sklearn.preprocessing做数据预处理（二）——Normalization
weixin_44530236的博客
03-02 3396
Normalization（正则化，也有部分地方叫归一化，至于哪个翻译更准确这里不做讨论，暂且称作正则化）是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中 函数normalize提供了一个快速又简单的方式在一个单向量上来实现这正则化的功能。正则化有l1，l2等，这些都可以用上 from sklearn import preprocessing import numpy as np ...
sklearn专题三：数据预处理
Colorfully_lu的博客
12-15 4018
目录 1 概述 1.1 数据预处理与特征工程 数据挖掘的五大流程： 1.2 sklearn中的数据预处理和特征工程 2 数据预处理 Preprocessing & Impute 2.1 数据无量纲化 preprocessing.MinMaxScaler数据归一化 preprocessing.StandardScaler数据标准化 StandardScaler和MinMaxScaler选哪个？ 2.2缺失值 impute.SimpleImputer BONUS：用Pan..
sklearn笔记之preprocessing
weixin_40444270的博客
11-02 1233
这个模块主要是对数据的预处理，例如标准化，中心化，scaling，二值化等 官方文档介绍此模块的作用 sklearn的中文文档 StandardScaler 官方地址 sklearn.preprocessing.StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True) 对数据进行标准化 z=x−μσz = \frac{x-\mu}{\sigma}z=σx−μ​ 参数 with_mean:bool,default=True 是否使用平均值，Fa
sklearn.preprocessing
Hiappsus的博客
04-18 571
sklearn中提供了数据预处理的模块，该模块包括了scaling（缩放），centering（中心化），normalization（归一化），binarization（二值化）和imputation（缺失值填补）操作。 实际上metric-based和gradient-based模型都假设输入的特征是标准正态分布的。而决策树是一个例外，它能接受任意scale的数据。sklearn提供的例子，比较...
Sklearn.preprocessing
kakak_的博客
04-04 466
缺失值处理 Sklearn.impute.SimpleImputer([missing_values]) 首先看该特征是连续值还是离散值。如果是连续值，一是取所有有该特征值样本的平均值来填充缺失值，另一种是取中位数来填充缺失值。如果是离散值，则一般会选择所有有该特征值的样本中最频繁出现的类别值，来填充缺失值。 missing_values：默认为NaN(缺失值numpy.nan用字符串‘Na...
sklearn-Preprocessing
风吴痕的博客
10-24 2595
参考： 1、http://scikit-learn.org/stable/ 2、http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing 4.3. Preprocessing data sklearn.preprocessing软件包提供了几个常见的实用功能和变换器类，以将原始
【scikit-learn】sklearn.preprocessing 模块： 数据预处理模块
彬彬侠的博客
03-16 1402
sklearn.preprocessing是scikit-learn提供的数据预处理模块，用于标准化、归一化、编码和特征转换，以提高机器学习模型的表现。sklearn.preprocessing提供了多种数据预处理方法，包括：数值标准化（StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler），分类变量编码（OneHotEncoder、LabelEncoder），特征转换（PolynomialFeatures、PowerTransformer），归一化和二值化（Normalizer
【sklearn】数据预处理
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学渣的博客
05-13 1万+
目录为什么要标准化（数据预处理）？1.标准化 scale加强版 StandardScaler确定范围的标准化 MinMaxScaler2 正则化Normalization加强版 NormalizerNaN值的处理---ImputationLabelEncoder()、OneHotEncoder()请参阅： 以下介绍的所有方法都源自于sklearn.preprocessing 数据预处理相关理论：http://scikit-learn.sourceforge.net/stable/modules/prepr
sklearn学习笔记之preprocessing
weixin_40444270的博客
10-05 730
官方文档地址 参考链接sklearn中文翻译地址：http://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/40/ 这个模块的主要内容是数据的预处理： scaling：缩放化 normalization:标准化 binarization 二值化 centering：中心化 API Binarizer sklearn.preprocessing.Binarizer(*, threshold=0.0, copy=True) 作用：将数据进行二值化，若是特征值(feature value)
深度学习 数据预处理
最新发布
03-17
### 数据预处理在深度学习中的重要性 数据预处理是深度学习项目中不可忽视的重要部分，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。无论是清理噪声、填补缺失值还是调整特征分布，这些操作都能使输入数据更适合神经...
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