数据归一化和其在sklearn中的处理

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

标准化后的数据符合标准正太分布

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

即朋友后面 对应的z-score标准化。

在sklearn的学习中,数据集的标准化是没法多 机器学习模型算法的常见要求。原因分析分析个别形态看起来都可不能能 很符合正态分布,没法 朋友原因分析分析为表现不好。

这类,用于学习算法(这类支持向量机的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许多元素假设所有形态都以零为中心之前 具有相同顺序的方差。原因分析分析形态的方差大于许多数量级,则原因分析分析主导目标函数,使估计器无法按预期正确地学习许多形态。

Xscale=xxmeanmaxmin

通常情况报告下,形态都可不能能 作为连续值给定的。这类曾经人都可不能能 有

另曾经的整数不应该直接应用到scikit的算法中,都可不能能 通过one-of-k原因分析分析独热编码(OneHotEncorder),该种补救最好的依据会把每个分类形态的m中原因分析分析值转换成m个二进制值。

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。

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。

原因分析分析各种原因分析分析,真实数据中处在血块的空白值,另曾经的数据集,显然是不符合scikit的要求的,没法 preprocessing模块提供另曾经曾经功能,利用已知的数据来填补什么空白。

预补救模块还提供了曾经实用线程级StandardScaler,它实现了Transformer API来计算训练集上的平均值和标准偏差,以便都可不能能稍后在测试集上重新应用相同的变换。

归一化最好的依据有有一种形式,有一种是把数变为(0,1)之间的小数,有一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。在机器学习中朋友更关注的把数据变到0~1之间,接下来朋友讨论的也是第有一种形式。

其遵循的原则是

将数据转换到0-1 之间

preprocessing模块提供了训练种子的功能,朋友可通过以下最好的依据得到曾经新的种子,并对新数据进行规范化补救。

机器学习中的范数规则:点击阅读

许多对应参数:点击查看

其对应的python实现为:

原因分析分析要将数据转换到[-1,1]之间,都可不能能 修改其数学公式为:

Xscale=xminmaxmin

对应的python实现为

σ1为所有样本数据的绝对偏差,其计算公式为:

默认情况报告下,从数据集中自动推断出每个形态都可不能能 带几条个值。都可不能能 明确指定使用的参数n_values。在朋友的数据集含高有一种性别,有一种原因分析分析的大陆和有一种Web浏览器。之前 ,朋友拟合估计量,并转换曾经数据点。在结果中,前曾经数字编码性别,下一组曾经数字的大陆和最后十个 Web浏览器。

该标准化最好的依据有曾经缺点没法多 ,原因分析分析数据含高许多偏离 正常数据的异常点,就会原因分析分析标准化结果的不准确性。比如说曾经公司员工(A,B,C,D)的薪水为6k,8k,7k,10w,什儿 情况报告下进行归一化对每个员工来讲都可不能能 不合理的。

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Imputer同样支持稀疏矩阵

当然还有许多许多的最好的依据都可不能能实现数据的标准化。

中位数是指将所有数据进行排序,取后面 的那个值,如数据量是偶数,则取后面 曾经数据的平均值。

使用转换器都可不能能 对新数据进行转换

Xscale=xμσ

其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。什儿 最好的依据有个过低没法多 当有新数据加入时,原因分析分析原因分析分析max和min的变化,都可不能能 重新定义。

后面 朋友创建的min_max_scaler 同样适用于新的测试数据

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

实际上,朋友总是 忽略分布的形态,没法多 通过减去整组数据的平均值,使之更靠近数据中心分布,之前 通过将非连续数形态除以其标准偏差进行分类。

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

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

对应的python实现为

例子:

对于每个数值/每个维度的最大值

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,另曾经的情况报告会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,都可不能能 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,各指标处在同一数量级,适合进行综合对比评价。

z-score标准化最好的依据同样对于离群异常值的影响。接下来看有一种改进的z-score标准化最好的依据。

规范化是文本分类和聚类中向量空间模型的基础

都可不能能 调整二值化的门阀

1N1n|xixcenter|

都可不能能 通过scale_和min最好的依据查看标准差和最小值

什么形态都可不能能 被有效的编码为整数,这类

z-score标准化也叫标准差标准化,代表的是分值偏离 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

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:

其遵循的规则是:

许多情况报告下,有相互关系的标签才是都可不能能 的,什儿 之前 都可不能能 通过设置 interaction_only=True 来进行多项式形态的生成

Github:

解释:norm 该参数是可选的,默认值是l2(向量各元素的平方和之前 求平方根),用来规范化每个非零向量,原因分析分析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

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x_mean 表示平均值。

通常,通过考虑输入数据的非线性形态来增加模型的复杂化度是很有用的。曾经简单而常用的最好的依据是多项式形态,它都可不能能 得到形态的高阶和相互作用项。