4 k( h3 V0 @0 c* Q3 P" g7 F5 b" I
2 e2 p3 {, q6 g 铁甲将军夜渡关 2 E8 C7 }, E, g; O7 P5 f
朝臣带漏五更寒
( W; K% N1 c4 v8 a- _" E' t& f 山寺日高僧未起 1 y! } Q6 ~ H2 u/ `
看来名利不如闲 啪！（醒木的声音） 8 T: y5 ^# `/ \ r9 g2 q
一周没有更新了【吃瓜】
4 }$ N7 W+ m+ h! A0 h$ w 因为了小小的科（摸）研（鱼）任务
) s. j8 p* r% a' w$ W 忙
+ h( X4 C9 l7 f3 B! G/ P: K5 j 都忙 ' ]! J8 v+ o$ J. C3 h8 W
忙点好啊（主要是早上不起床）
R2 X* \8 L8 z ; C" j; Y+ y% s; ~
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
5 r5 K, _8 H# W- `% Z 在学习机器学习算法时，为了更好的理解算法的基本思想 7 ^2 ~0 I7 O+ l. M
会用到处理过的很干净的数据集
. F9 n2 E# H7 ]7 k 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
* i+ t$ t2 r: t8 @5 B+ l 都可能导致无法匹配模型需求 , |6 l0 {5 s! ?" A
这时候就需要进行数据预处理工作
5 i8 T2 X: Q7 G4 d7 S 5 \) a+ C) G$ d# |& ]1 ?% r) h7 B4 h
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
7 N5 U) B; N# ?$ h+ V5 F9 r 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
4 L* Q+ g/ R: l! s' L% @ 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
. Z2 }! |0 \2 x. l5 g 这会放大温度的影响效果 ; Y( D0 m; C) l' p* {' `
! X$ `. R3 @% R# f& A9 x8 Y8 ] 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
+ N9 {+ {+ }& z 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
# x7 g v+ ^7 k! R2 O: ^ 归一化后的数据服从正态分布 * s( T9 S( w# R2 L$ i6 p& a
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler : i; c- h+ z H# n" w" o! C6 g
! W' B; g' p+ F" h
def mm():
! Q' b+ }0 b7 c3 ^2 ~ """
0 z: o' H1 m* ~6 h; ]4 a% q 归一化处理
' Y6 q, c8 l4 W, B. l H# O$ U) q """
* x5 J, X) f8 n% N* J3 z9 T3 k # 实例化MinMaxScaler函数，不填写 feature_range参数默认为0,1 ' P! p& m1 b9 ^1 i
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) " O2 g" t& D; Y
K% F4 Q: d0 P% F7 y3 d6 w* K data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
b& i8 ?" A2 x5 r/ i- P* q' D" ?8 T8 S
print(data)
; _0 C. e9 R2 @' v5 `; D* Q
( s# y G2 |5 J7 t, i8 E$ ~ return None
b2 V0 V) |- n; S; x4 _
6 B/ H: C; S, b; X- X- h9 Z if __name__ == "__main__":
7 O: P- f( X' J& }, |7 l8 @ mm()
0 }6 e) }1 N) N1 u3 q, [7 W& ~ 数据标准化
+ W9 j% M. D, U7 M 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 & z9 j$ D: U5 k- D& B( r2 H+ F1 g
from sklearn.preprocessing import StandardScaler - j. o( ^* I$ ^1 ~+ r/ v9 [
& \4 t" n2 i, H% F l2 @$ O. k
# x = x-mean/γ mean：平均值 γ： 标准差
; t5 H5 X( s! O4 O( A # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
! }2 v. }- G' O # 优点，不易受异常数据印象 ! h6 Y1 q) U# V" q- L
* X* Q6 |# r8 K% W
# 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
" w7 N3 Q8 ~# Q% P def stand():
7 z4 l7 k# v; Z$ z& I """
1 m, ]( i* u5 n& q, M 标准化缩放
! D+ j) z% s$ j. p- I """ ' M- q3 z9 h6 e" t
std = StandardScaler() ( {: [( d$ S5 J
# g: B1 V! }6 a! y- h" I pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] . G, g6 n @! P& e0 G
" v" S: K j! N* X/ ~
data = std.fit_transform(pre_data) * k' Q8 m* k5 i; d" s6 ~4 f% b
print((1000-2000)) / e8 N" [$ f" j% C2 @3 Q: B( A
print(pre_data) 8 t0 ` p9 o/ z2 t2 b
print(data) # z4 l8 w0 H3 `9 p
2 o7 q5 I+ i, e+ _+ n/ b; X return None # Z5 l4 m# K/ l* Q0 c2 D, e
) [" y) C2 C. u if __name__ == "__main__": 1 l! {9 V3 [: |% M* D$ k- Z7 j
stand() % B" w: H9 {% W; ?5 g
关注我【生物海洋计算机支线】，获得更多生物海洋学，数据处理，作图等相关知识
0 R v# Y2 D% j- D9 w L$ ~# G( p, f6 a$ g
% f7 @3 ^* B: r! y- c2 ~( o' d2 `1 o: a- b% [
0 h$ G8 q4 ?) p: P( N! y- q1 x7 `, S+ X7 F
|
