, b3 B, b# b/ _, M8 O$ |( U2 R N0 \2 i" @# l$ g1 u W
铁甲将军夜渡关 ( t: E; i0 M; i. E% z% W" x ~) d
朝臣带漏五更寒 $ _, y4 } j' v- _) M, ?0 D8 m
山寺日高僧未起
& O6 F0 e' ^" n( q0 T% v+ o( G 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
1 r4 Y+ w$ u, S P9 T 一周没有更新了【吃瓜】
6 P7 M( H% h6 d3 s- a o 因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 ! t5 P- E) |* f( B. t
忙
& H6 @1 P( ?: L- i2 }, G! R6 g 都忙 . p& D. M, v8 s5 y' E2 j
忙点好啊(主要是早上不起床)
0 E2 B8 y/ o' V4 ~; E! ?' @ 8 y0 s& ?( C- l7 w5 ]+ |; K
我们在进行数据分析时,有一个非常重要的前期操作--数据预处理 6 m- T5 y5 t$ G3 x# l" d
在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 - W4 W/ u; Z4 O3 c1 `) U' p+ W
会用到处理过的很干净的数据集
2 e/ A7 P0 p% K0 o: C8 y 而真实的数据中,多种多样的数据类型、输入的错误、数据的质量等等原因 ' X8 [3 _0 _. m9 ]6 i
都可能导致无法匹配模型需求
" G0 r7 f. Y/ t5 m5 h 这时候就需要进行数据预处理工作
9 f( o: ]$ O8 e) W3 j; Y / C( I3 ]" k/ s
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 8 Y5 J% w- u& Y* O2 [
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
. h9 }7 z* I0 I( M. n/ g8 ? 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 9 p8 `/ v T6 C. S
这会放大温度的影响效果
+ e/ |- x- B0 ~# x: ^1 ` , @! j* C7 ?0 }3 w0 ^: Z3 v, K
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
. o3 a& n3 b4 }7 L% [ 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 / B( ?& v9 _/ H9 K, H& g
归一化后的数据服从正态分布 * A0 J3 v D Q. P ?" y+ D
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ) d# a& H/ T& @* }2 `
# G3 c" |6 N& @1 x- z def mm():
" y/ r! w* O6 w$ ^ """
4 I; p: t: F/ N9 f 归一化处理
$ a& \ G" Q6 L( v9 u6 e """ 6 f: |- L7 q0 ^" U/ L1 Z% k( c$ p4 j
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 8 _# A2 y$ r' h. `4 T) |7 |) D% e: Z3 [
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 1 |3 N* n5 j$ h# v( L
6 f' ^, ~1 F% h9 U! [( w/ G
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) - o1 S2 K, p: j' p: w
3 U2 K( v5 Q: J% U$ \ print(data)
" k$ i$ j+ Z) P) ~$ q; g. V$ x7 P, @( X$ }* V. z# E+ c2 I
return None : y+ s; t1 L! E2 z, u
: m; J) Z6 R1 X% ~7 e9 f if __name__ == "__main__":
) b4 `) B$ t3 }/ ]6 v3 b/ X# r" E mm() + a# S8 \8 [; l3 B
; O' `$ e- h( v, l! C% H
数据标准化( q3 v# T/ }' d8 ~. z
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
4 l/ \, |: n/ M7 P. z from sklearn.preprocessing import StandardScaler
& W$ ^" c+ J2 `- o& T# N8 t8 I4 j! T, n% @% p4 H! l: u% C
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
+ Y4 r1 {# [; n% f" ^ # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
1 t2 _; F$ S: D0 \. C # 优点,不易受异常数据印象 h+ Q1 O4 j: L2 z n: B Y
( J- }+ _" }1 v # 一个目标变量由多个 特征变量影响,当一个特征变量很大时,影响程度更大,所以我们进行标准化,消除这样的影响 . ?, r! @5 S; S5 {. h) W {
def stand():
$ M; _8 m# v( h8 l """ , r- _/ M4 g& Y
标准化缩放' o- c/ q/ X/ j! `( o) \3 F
""" 0 n9 L! p d2 ^; {
std = StandardScaler()
2 y6 {) \6 u: a$ x$ i: G% |
3 Q- y; d5 v! y: f( T; K- y! m, O pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
' M: P, Q4 H' g; _( w. ] k' o; I, ~; Z' Y8 z0 d* q1 h
data = std.fit_transform(pre_data)
. S. t9 g4 Q Z print((1000-2000))
( ?" @% i V$ H1 G$ z print(pre_data) 2 h" u3 K% V6 O! y+ a0 K
print(data)
6 n& E0 l9 F0 o: p$ M
4 T7 ?8 i3 G* J9 }- z& J+ w return None
* ?1 x6 m/ ?( ]# R, J+ ~, P
2 W0 X( }3 N; D/ P* | if __name__ == "__main__":
# v) V$ N* h6 E2 M stand()
$ N$ P4 a6 B. W4 k
! f; W% K+ `* X: G9 A ) }6 [& @. d7 z" D+ }8 K
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* f _$ \8 P( k- ?0 g7 h 7 y6 u6 h( ~ F2 e! W7 A6 P
& P) T1 |0 R0 J) G. L. j" A) F, f) D8 Q$ g+ P
; I5 }& `4 E1 v4 K! W( v; [; D& O8 ^, h# E# I8 K
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