6 r, ?+ t4 r2 S8 \ ( E2 V* q9 v$ `: L. m. V/ w ^
铁甲将军夜渡关
: O0 }1 u5 V8 y 朝臣带漏五更寒
- B J* P/ c! a1 ?8 b 山寺日高僧未起 ' k _0 ~2 M7 W& A
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
) W+ T% {, J# D |. K 一周没有更新了【吃瓜】 3 P: ~$ j: a" l; }0 j: M8 t }/ q
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 8 Z- A3 z/ i; W
忙 7 S8 L+ y$ N' Y) f( }- n1 M
都忙 $ i. G h) m! d0 [( [
忙点好啊(主要是早上不起床)
& R F1 J9 N/ W: Q5 m2 }
/ [ y& h% w% ]6 h( `; d 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
1 _2 i: R$ S2 K- \ 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想
% k" D& B( c% [" e6 c 会用到处理过的很干净的数据集
$ h, `$ g3 s; z, @& z) _ 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
8 o2 z0 Q$ { K. U, E" Q 都可能导致无法匹配模型需求
2 j5 a' u0 O" _8 w+ u2 @ 这时候就需要进行数据预处理工作
7 N3 g& j3 D3 y, @) [- Z
6 h4 a' p- Z( t( X 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 ! e/ k- k/ g% b$ g* W
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
- }& L) a# n$ s0 { 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
: {6 B; O- D+ B, s1 Q 这会放大温度的影响效果 , b' e7 e$ t- C9 Z" ~: O/ ^
6 J( J* \# }7 W
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 # b8 R& D' ]" r I3 K1 w* O
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 % Q/ l R5 k) e7 s6 j8 `# ]( g3 h7 u6 F
归一化后的数据服从正态分布 3 Y( k- r! h, t% U
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler " W' h' L3 F$ D) U
1 p$ w9 [% A4 F- V- d# [3 [
def mm(): 6 {$ c6 r% a4 i" D0 e4 R7 W
""" j q4 B6 `; ~& y
归一化处理
+ l+ i3 K# p1 v" @ """
- A4 N e0 h* T! }. i) b # 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
5 C' P1 g* R5 Y1 [ H mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) : x. I' z2 S, |7 n% f5 [) i- p( d
( N0 ]4 U$ u8 d2 M data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
0 q" m! {7 b& j$ \% i$ C/ T) m/ R3 \* Q/ |, B0 n
print(data)
$ T. B! h/ h; n) h( S1 a, u
+ C# @, `- x- p7 y return None ' z4 H* Z, e% y$ B% J8 N
! {9 X2 A, ~8 j$ D" ~5 P3 b if __name__ == "__main__":
2 B; w4 F$ g! Q# y5 w! ?/ E mm() ) u( L) S* w$ O! Q* ^/ z% L* b% q
9 J- I* x6 V" Q) g! l6 b) ~% N: O
数据标准化
! Y. y, i3 r7 E 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
: ^$ @! X3 Y. j3 t) o3 B" f2 T from sklearn.preprocessing import StandardScaler
8 {' F* s N+ V- n% ]9 c6 @, H8 {$ G: y
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差6 `4 v# N" T; b2 \
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 & t1 p7 D3 H7 B* F( B6 ^( z
# 优点,不易受异常数据印象
8 ~: Q) H/ C1 ^3 G
`! I4 Z2 Z2 H8 a( `9 z7 U # 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 # o& o2 ^+ K& K
def stand():
0 v+ T& O! g0 r# V" g' G """
5 F3 R6 N; ^2 C6 E3 O0 ?, C6 ~ 标准化缩放: ?7 ~ ` y7 ?4 S7 y$ ?
""" ; ]8 L% b3 M t% G/ N
std = StandardScaler()
) \/ q. M" P. l7 l& I" a
; i; W5 v/ b/ t pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] 8 ? O0 _" @6 P6 z- a5 O0 y
& |9 P/ @0 d) y0 D# G
data = std.fit_transform(pre_data)
6 l' ?3 o% ?3 d1 `" ]& D print((1000-2000))
. d7 D& m# p) y; s2 ^0 @- w1 c" m3 j print(pre_data)
) v5 g3 X5 k1 A' s print(data) & d' b2 G: a: w7 z
C8 S& \0 L5 v1 c return None ' k/ t$ @/ r$ j
4 G( o4 ?- `' b
if __name__ == "__main__":
. {5 ^/ J" K2 K4 f stand() . c: L9 P: z- `6 l' h/ J3 F
1 C& j" c# S- D8 B8 X
5 d1 e+ G; a8 w) f, y
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; l B, q/ c: j3 [ 4 _. m5 h" t! d7 Q- S# K- S7 s) R
1 ?- L7 [5 g% D; U0 C D2 X; {' B
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# j' Q* @; P* t. T0 J- A; f
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