, A$ t& ? S* m
4 K0 ^$ E* |+ n
铁甲将军夜渡关 / W( v ]7 y K8 K8 q7 Y6 L
朝臣带漏五更寒
9 \' _* D5 @/ t 山寺日高僧未起
2 N8 T/ {- s' o 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
' c q# l$ N8 G/ q+ m 一周没有更新了【吃瓜】
' E, W" f& ?9 p 因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
* q4 y) t, q* l: C 忙
! F( ]- |; u7 E 都忙 7 ]: k% E4 f& J0 v& _/ X
忙点好啊(主要是早上不起床) ! X# m, T: n A1 M% s5 h6 o: B
! v* v# J7 c5 N+ G) U
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 b6 [. W- r2 N% \! Y 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 % y: J! V7 ]. A8 V, x4 B
会用到处理过的很干净的数据集
5 s1 u7 i3 y$ i: |$ d, S 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
_$ {* B) T e( \. h# \7 W 都可能导致无法匹配模型需求
- K* @; m* ]$ E4 v9 F+ _ 这时候就需要进行数据预处理工作 . J- R2 {3 _- p
) v8 p) `0 p2 O- |0 G 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
* k; [5 u7 E2 b* k 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
% X1 K! R. F' c% X/ @: p 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 6 k# t0 X8 V1 H# ^+ _
这会放大温度的影响效果
9 n- M2 _% Z$ X; _, o7 \& c" G) G
7 R3 u+ j) e) p 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
9 w+ `) w( T* [2 {0 N+ } f9 p! R 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 5 j1 u& i8 U6 v/ _& G. r
归一化后的数据服从正态分布 : S7 M$ B" R! A6 p5 q, Z
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ! k0 f1 B. u3 v: p! F4 b1 j* x
* }3 C/ d+ ], `: Q7 \3 l
def mm(): : `* G7 ~4 j# Z
""" 4 v/ x; h2 u2 G0 L
归一化处理 3 h a8 y. D* F6 p) t) y
""" : X1 ~ [: `+ B" e' d
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
- `/ v+ u; x2 X: ?" } mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) , J, S8 j- E& y- h$ H
; p0 @1 K( m4 `+ I# c% {9 F
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) 5 H. m7 b" {( h6 o
, l/ Z, n1 L- e' H- u7 x
print(data) % x# p2 w! a- ~
- a/ u8 A4 j! _% W; q0 a0 A' `
return None ( \: r( [1 Z# O
) @ Y% t/ K# d; }
if __name__ == "__main__": - ^$ y; C+ J2 z! Z# b$ \7 S
mm()
- y3 |2 T) _- Q8 s# Q& F P$ a) ^7 @$ G, f5 K( W
数据标准化) |2 p& _3 f3 x+ b
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
# b, V" C6 y K: C" D, W# y from sklearn.preprocessing import StandardScaler 1 a& V2 [3 i$ B& U' H9 \
3 P/ f# p. S/ G. o, a # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差7 w2 x0 p0 D% @
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
8 F, B& s2 M3 G' J( R! b # 优点,不易受异常数据印象 ( a9 S4 [8 F4 e$ \$ T3 `
- \# M, i* T* c! | # 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 ^/ q* C! a7 y* l( n& y3 H
def stand():
9 Y( o; S9 }* ~3 [# n' n """ / Y: V1 u# H8 z$ q; e7 f K
标准化缩放# k3 C6 L( L7 r$ y/ m/ ]
""" 9 m- r2 V5 m& l! r* A. J
std = StandardScaler() ; p Y4 m* g8 Y0 ?
- K& I" _, |+ W7 D7 _' m pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
' X+ y" M9 P$ N7 {, U0 D8 i
) V6 }$ ^4 V: S1 \* Z data = std.fit_transform(pre_data)
/ c( R+ k( E4 c4 t8 e2 N) z9 l print((1000-2000))
j. O! a/ _% N+ L/ {( w" h* t5 m print(pre_data)
1 j' y4 o' A5 O* n. I8 _% q/ H print(data) - R+ e, \" O; W8 i( h; R# A7 A9 I7 v
+ K/ M: C. v6 e1 g$ l
return None
$ ] ~7 D4 d3 B
( o8 ?2 O: Z1 } if __name__ == "__main__":
7 S( V) }' t2 n C1 R; L0 s6 ~. B$ [ stand()
1 t5 z$ B% E7 @/ T; p# N7 [& b
* w7 d, M. c# e: u 1 I% l' p1 R! m" c6 j
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' e& w# A5 F5 s t 8 L3 Y# {* B+ G; O" n- w
9 f- R5 S, v* g% D2 o$ l
. k7 e O9 F X1 V2 t. I$ c' b
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