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sklearn 中的数据预处理函数

发布于2020-08-01 15:00     阅读(194)     评论(0)     点赞(8)     收藏(3)


sklearn 是 python 中一个常用的机器学习与统计分析包,功能十分强大,即能做普通的统计分析,也可以做一些常用的机器学习。

在分析数据前,一般要对数据进行预处理,常用的数据预处理函数有:

  • scale: 对每列数据进行快速标准化(z 标准化),以均值为0,标准差为1的正态分布对每列数据进行标准化
  • MinMaxScaler: 标准化后每一列数据都落在 [0, 1] 之间,或者既定的 [min, max] 之间,调用的计算公式为:
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_scaled = X_std * (max - min) + min
  • StandardScaler: 类似于 Scale,只不过可保存训练集中的均值、方差参数
  • Normalize: 对每一行按p-范数标准化,又称正则化

原文链接:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/107702639



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作者:智慧星辰

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/468215/

来源: python黑洞网

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