数据归一化和其在sklearn中的处理

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标准化后的数据符合标准正太分布

有一种 形态能才能被有效的编码为整数,累似

归一化方式 有有有一种形式,有有一种是把数变为(0,1)之间的小数,有有一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。在机器学习中亲戚亲戚让让让让我们更关注的把数据变到0~1之间,接下来亲戚亲戚让让让让我们讨论的也是第有有一种形式。

可是我 的整数不应该直接应用到scikit的算法中,能才能通过one-of-k不可能 独热编码(OneHotEncorder),该种补救方式 会把每个分类形态的m中不可能 值转加上m个二进制值。

默认状态下,从数据集中自动推断出每个形态能才能带十几条 个值。能才能明确指定使用的参数n_values。在亲戚亲戚让让让让我们的数据集含高有有一种性别,有有一种不可能 的大陆和有有一种Web浏览器。或者,亲戚亲戚让让让让我们拟合估计量,并转换有兩个 数据点。在结果中,前有兩个 数字编码性别,下一组有兩个 数字的大陆和最后八个Web浏览器。

σ1为所有样本数据的绝对偏差,其计算公式为:

Github:

能才能调整二值化的门阀

有一种 状态下,有相互关系的标签才是都要的,有一种 可是我能才能通过设置 interaction_only=True 来进行多项式形态的生成

中位数是指将所有数据进行排序,取上端的那个值,如数据量是偶数,则取上端有兩个 数据的平均值。

规范化是文本分类和聚类中向量空间模型的基础

对应的scikit-learn资料为: http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html

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该标准化方式 有有兩个 缺点可是我,不可能 数据含高有一种 次要正常数据的异常点,就会导致 着标准化结果的不准确性。比如说有兩个 公司员工(A,B,C,D)的薪水为6k,8k,7k,10w,有一种 状态下进行归一化对每个员工来讲也有不合理的。

将标准分公式中的均值改为中位数,将标准差改为绝对偏差。

Imputer同样支持稀疏矩阵

当然还有有一种 有一种 的方式 才能实现数据的标准化。

累似 ,用于学习算法(累似 支持向量机的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化器)的目标函数中使用的有一种 元素假设所有形态都以零为中心或者具有相同顺序的方差。不可能 形态的方差大于有一种 数量级,则不可能 主导目标函数,使估计器无法按预期正确地学习有一种 形态。

X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))

min-max标准化也叫做离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,其对应的数学公式如下:

其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。有一种 方式 有个缺陷可是我当有新数据加入时,不可能 导致 着max和min的变化,都要重新定义。

数据归一化(标准化)补救是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,可是我 的状态会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,都要进行数据标准化补救,以补救数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化补救后,各指标居于同一数量级,适合进行综合对比评价。

预补救模块还提供了有兩个 实用应用tcp连接级StandardScaler,它实现了Transformer API来计算训练集上的平均值和标准偏差,以便才能稍后在测试集上重新应用相同的变换。

其遵循的规则是:

z-score标准化也叫标准差标准化,代表的是分值次要均值的程度,经过补救的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。其转化函数为

使用转换器能才能对新数据进行转换

Xscale=xμσ

preprocessing模块提供了训练种子的功能,亲戚亲戚让让让让我们可通过以下方式 得到有兩个 新的种子,并对新数据进行规范化补救。

对于每个数值/每个维度的最大值

解释:norm 该参数是可选的,默认值是l2(向量各元素的平方和或者求平方根),用来规范化每个非零向量,不可能 axis参数设置为0,则表示的是规范化每个非零的形态维度。

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Xscale=xxcenterσ1

将数据转换到0-1 之间

Xscale=xminmaxmin

sklearn.preprocessing 提供了有一种 实用的函数 用来补救数据的维度,以供算法使用。

例子:

其遵循的原则是

通常状态下,形态也有作为连续值给定的。累似 有兩个 人能否是是

(X1,X2)>(1,X1,X2,X21,X1X2,X22)

不可能 要将数据转换到[-1,1]之间,能才能修改其数学公式为:

x_mean 表示平均值。

对应的python实现为

其对应的python实现为:

机器学习中的范数规则:点击阅读

有一种 对应参数:点击查看

通常,通过考虑输入数据的非线性形态来增加模型的简化度是很有用的。有兩个 简单而常用的方式 是多项式形态,它能才能得到形态的高阶和相互作用项。

实际上,亲戚亲戚让让让让我们总爱忽略分布的形态,可是我通过减去整组数据的平均值,使之更靠近数据中心分布,或者通过将非连续数形态除以其标准偏差进行分类。

能才能通过scale_和min方式 查看标准差和最小值

z-score标准化方式 同样对于离群异常值的影响。接下来看有有一种改进的z-score标准化方式 。

Xscale=xxmeanmaxmin

(X1,X2,X3)>(1,X1,X2,X3,X1X2,X1X3,X2X3,X1X2X3)

即亲戚亲戚让让让让我们上端对应的z-score标准化。

在sklearn的学习中,数据集的标准化是可是我机器学习模型算法的常见要求。不可能 个别形态看起来也有很符合正态分布,这么亲戚让让让让我们不可能 为表现不好。

对应的python实现为

上端亲戚亲戚让让让让我们创建的min_max_scaler 同样适用于新的测试数据

其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

不可能 各种导致 着,真实数据中居于一定量的空白值,可是我 的数据集,显然是不符合scikit的要求的,这么preprocessing模块提供可是我 有兩个 功能,利用已知的数据来填补有一种 空白。