$ C, Q1 i! C3 d1 p3 k
0 ]: e8 {8 B- W( b7 p
铁甲将军夜渡关 # U: t# [! f* J( H9 p0 Z- h
朝臣带漏五更寒
1 b- A! b* n/ {( {* ~: M# ~. D1 \ 山寺日高僧未起
$ n5 y. e5 _; X 看来名利不如闲 啪！（醒木的声音） 8 c; V1 [0 P, e# _
一周没有更新了【吃瓜】
6 V& ^0 h4 z2 Y 因为了小小的科（摸）研（鱼）任务 # I& K9 P+ I, K! U* u8 ~* ^) L
忙 - e! J9 u! G5 U K
都忙
3 U0 l6 F; i6 L& J 忙点好啊（主要是早上不起床） 5 R! d2 Q; `4 b* p) s/ m* J6 R
3 I- w$ g) G. L6 ^/ F) k9 }! Q
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
( B" G: {0 Y8 o% U6 U 在学习机器学习算法时，为了更好的理解算法的基本思想
4 ^7 U0 n9 R1 e8 ]% K# I 会用到处理过的很干净的数据集
7 \* b: O7 ~$ U 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
. H; _* Z0 K3 W 都可能导致无法匹配模型需求
+ t6 H! K: X8 q 这时候就需要进行数据预处理工作 - w( D% \% M' `; y, n* }3 F( \0 {0 }% o3 ^
& Z5 T0 Z/ g- ]- g6 @, ]: }9 c! B 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
3 Q$ G9 y6 E3 i3 t 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 8 K* V' a i" K4 Z5 L- i4 R' S
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
5 u7 t% u/ A' f( z 这会放大温度的影响效果
: p& z6 z1 X6 c 3 t! e$ h4 @6 K* l4 V
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
2 m; f) ] x' C 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
, e* z* n' F7 H& l _" H$ m7 s; J 归一化后的数据服从正态分布 : ?' Z0 P( n# l% `: w; z
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
* G, s9 s+ [& P( X0 `! q, t( ]6 Y! m8 f- S( s8 x1 u; @) c4 P0 f q
def mm(): + \0 L+ O5 y' I, t+ [# q9 Q" i
"""
7 f. Q% |3 j4 n, Z9 e' }3 G 归一化处理
; V& ]/ ^3 F/ m0 j3 ]2 e# q# } Y """
" P* y8 t: H) l7 t& z1 P6 h+ k) \0 n # 实例化MinMaxScaler函数，不填写 feature_range参数默认为0,1
: m, N( f+ @0 Y2 `+ O( I2 y mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
$ r; y) g( e) t9 n5 f. \% A I1 a/ M, E& W0 U! X: m, I
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) 6 K" q3 V+ { S* {& K
0 u6 U% w; R& Y: ^+ \( \/ k print(data) ( ]+ C: w+ E$ O3 e1 b
; t- P6 a( {) B$ c% _
return None
- e0 Q4 d; d" Y7 d" s
2 N) V! ?2 ?' a) P if __name__ == "__main__": & c. e+ W. V9 d1 w: e
mm() ' i3 F5 Q. \. R9 i ~ f& d
数据标准化' g7 y+ n4 A3 ], [
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
+ ]3 Y/ A* z, [% V7 { g7 E) S from sklearn.preprocessing import StandardScaler " W3 V; L9 e; R6 S. C+ V6 r5 {) m, L
+ _% t/ x) U: j4 n- l3 t0 |
# x = x-mean/γ mean：平均值 γ： 标准差: g9 i1 S6 r; W# h6 G) _
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
- }4 z7 d7 }" T/ Z # 优点，不易受异常数据印象
3 t& v# n8 F" T7 P; q l5 M5 u, k4 e/ d" p% \0 z1 y# h$ g( b
# 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 5 m: {+ n! n O9 \9 Y
def stand():
6 M% b% H, k; L3 H5 _3 [% Z """ . d9 A' x l, j7 ]! W! n" [
标准化缩放
* j6 ]3 x- j* f6 c$ C2 u( Y """ : m: ?/ C5 ?5 m, b9 w+ }. d
std = StandardScaler()
: ^( B- h2 s8 n+ V! S: G6 y; K { o& T% i5 `% N
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] + Y9 \3 O2 K8 v5 s+ q& R! d
) ^; ~4 H( I c- J6 l
data = std.fit_transform(pre_data) 7 [5 `0 p5 u; F4 m
print((1000-2000)) + z+ O8 R0 r% P8 F
print(pre_data) ; v( B1 S j$ s- J2 |/ K
print(data) # }" u' L8 B+ J8 Z1 Y2 l/ P
. j9 A& E5 T3 E1 F4 b$ q; q* ` return None
& N. \8 `0 T) _3 T+ N3 B% |- Q! p( q3 E B0 j( }% O* r% a$ S
if __name__ == "__main__":
8 G3 ~6 S1 r$ k, U+ d# e1 G stand() 5 o: J( l# z% Q1 A5 j9 ^# B! [7 ^, Z
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' f. t% d$ G5 Z8 ]# V+ r8 \
; r) l" n7 t5 B! a1 w# O, Z
. \8 P2 n9 N }/ t" G
+ U6 Z$ H/ {/ N2 Z9 @: O% Y9 O k W8 p: C
3 R3 U4 k$ z$ Q5 Q' | D
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