" k% J; H' d9 G' _0 ~9 W
8 C1 @% P8 k0 N. W" h 铁甲将军夜渡关
, ^& h$ R A6 N- y+ J 朝臣带漏五更寒 7 |( g v3 x' Q2 Y6 |$ i8 I
山寺日高僧未起 . ^, l* \( H: Y1 z
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) - g# s- b" r( T' p* A# g/ Q
一周没有更新了【吃瓜】 ' t/ P& i8 o7 U5 j5 a4 ]" c
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 ) m# x5 ?: R( w5 R. W5 ^1 X8 ^
忙 9 o, L7 x# |3 ]" J1 z2 |
都忙
0 M) ?; n/ d! Y+ | 忙点好啊(主要是早上不起床)
: I# F7 {. F) V6 A
( n. y: [/ s" _0 @+ M 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
. D# l6 b: p" G" d- o 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 & o. n& G& h2 g' ^5 |, A
会用到处理过的很干净的数据集
2 b; A3 Y/ d$ v" ? 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
$ P2 f: m3 I5 }+ |! X) A 都可能导致无法匹配模型需求 1 g% x: h4 O) N4 |+ T
这时候就需要进行数据预处理工作
0 w* u" C+ m5 V8 A: r
+ q( @1 N$ D/ Q* U. I 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 # B+ k# A- C9 Y0 w
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 2 i9 v* k! s8 W5 h
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 7 ?8 [; j+ Q E, X y, m2 S
这会放大温度的影响效果
6 x9 ~8 _" a/ H2 x m6 F
6 ^) `! d) X( v; A! J 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
/ p: i. D3 W& x- k' l/ i 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 . c9 \/ S. Q$ R( Z/ }
归一化后的数据服从正态分布 & R: u. y9 v4 ^) A; m
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
, n2 K3 Q# A n8 C# N
# E' [$ _, v8 o; P* j) j8 _ def mm():
2 q% ]* }8 [* E0 O """ # H* P ?+ |7 n
归一化处理 5 L, d3 C! G0 H: p# C1 |
"""
( |2 n+ z. R( ~$ D # 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
+ F# N1 F- t5 U4 c* k% o mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
7 Q4 l. u7 t- x' p+ D0 `$ C* \& L; H% g
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) 7 k8 d( n. [/ i3 |
# n) w# \2 R+ e print(data)
/ r: w3 G* |' n1 B# ?
# Y$ w6 K7 H; L return None : B4 U9 q2 w N8 v6 ~/ ?( V* k
+ o. u1 ~0 j- R& I2 m$ F' R# v if __name__ == "__main__":
& N& L( D8 `( A0 T mm()
. N! L( `# R5 W( d }' H: H , P+ |9 C1 u! j( ~% {
数据标准化
" W% N& c5 p' H% R9 x! o 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 3 K! Z4 F9 a5 \9 R
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 8 d: q3 `# D# G6 P& P' s
6 \/ C3 v. W, V& n0 T7 {. W/ H6 j* h # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差/ e4 ?1 z$ M' {4 }4 ]8 T
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
6 J; Z( d1 F. b4 j" H& ~ o6 n # 优点,不易受异常数据印象
# y; B" q6 D' ?% y; W9 n& V; \0 x
# 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
0 [- h" B# R. Z4 K def stand(): 6 }6 w# K- g5 ?0 B9 A
""" & O8 o4 A$ a/ R1 I- r
标准化缩放
+ ~7 f; R! H/ n8 ~ """ # J2 O7 X& `- M& \3 c: q( S- p; E
std = StandardScaler() - A1 h- d# E& d8 A! o% w
* t& W! N- i$ h+ X pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
* {2 z" P: [1 g+ a; [& M
4 W* w' r: F9 f5 v! @. f data = std.fit_transform(pre_data) $ u. }( J7 D1 A m" ^
print((1000-2000))
, ^' l$ ~" u8 s% p( Y+ e print(pre_data) / i6 D; T# m6 g: m/ r
print(data) + t' @/ T2 Y) [ ]9 p
& E5 A) \8 T2 @/ ?+ _1 v return None
2 Z# f5 i! }- R# F' _1 Y
; a7 c9 A! \" n0 o, u3 w if __name__ == "__main__":
1 j7 m6 ~* D3 L0 I" [" d0 { stand()
7 G1 ^/ A) f/ D1 r 1 J1 y: t) Y# b: [, [# {
- Z7 d" w, F1 Y5 c
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) _" M" Z2 B9 O) M5 Z* _! j( P1 I! S) m! C. ?* s
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