" u4 |) f7 h* V& f
3 b: J0 l5 D) x( H 铁甲将军夜渡关
* B, g1 J2 [/ L& }# Q( l' [; C 朝臣带漏五更寒
$ a6 M/ L P( y2 r8 b 山寺日高僧未起
$ z/ ~; t% d( e4 B( ` g, p0 p 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) : m) _' n6 v- z. Z* f8 r6 x
一周没有更新了【吃瓜】 ( J' z& w* U; L# M2 {2 ^8 D
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 / h+ n, j* r* b) c: t
忙 7 a" N6 g9 B8 r/ d
都忙
% }( W* M+ H! T' u a 忙点好啊(主要是早上不起床) A& k/ d7 {8 ]: L
- z6 X# s9 s; f+ w- T4 D! e
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 ) t1 P6 q4 R Y: r s: p
在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 ' _1 |4 Z6 i" k, t q
会用到处理过的很干净的数据集 $ G7 e( \* `: n( r+ O4 m; \8 g9 _+ ~
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
0 ], ^. `/ z+ U 都可能导致无法匹配模型需求 9 v( R2 K2 ]( F3 m3 z+ |0 D
这时候就需要进行数据预处理工作
& |+ z1 O. H d* x) | - P# [2 z8 R k- b O8 Q% {
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 $ `9 r9 Q% r; B) x9 ]/ [' b G- g
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 3 @9 s8 t' N5 D! v
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 4 |: o3 a! ~# ^) R6 A. E* k6 Q
这会放大温度的影响效果 - d, b, X+ B3 J# G5 c8 E
p7 g {+ e$ d7 t8 V5 d. c2 n
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
% O6 X3 Y7 c( U( `5 c 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
! p, [* g+ s+ ~, y 归一化后的数据服从正态分布
. ^2 i+ J0 u: m S( x8 A5 N from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 2 I2 q. ?5 y- l0 h
, m( ~4 G- V$ s6 F def mm():
" ~8 @& P# G4 J! O- D& F; k """
3 P+ w- f1 u+ x2 K3 A& p6 V 归一化处理
. r5 m+ M2 u* f* f' B6 [& D """
! q: p: z, l/ M$ D$ n) l # 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
w1 J9 P( c7 n0 G mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) ; E( O" G' l. u4 i
0 ~8 |2 e6 i! Z) g4 b+ F |. F; ^ data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) $ l: A6 f1 P% n) r8 f# w7 N
( V1 @6 A" l8 m5 O1 y3 c. x
print(data)
8 d+ n* G7 s4 F8 x% C1 G6 X5 C" s: j2 Q- y/ T, z8 i7 N6 b
return None
0 B0 U" L# N+ U
2 \0 W* w/ f0 t# Z) `& U0 } if __name__ == "__main__":
9 Y3 x9 I, `! _. u, z mm() : M" I9 x3 P1 s$ j0 n% K
9 @* ~0 u: C# p+ d# b$ |$ [: L
数据标准化
6 a' \' Z. [+ L d: W+ Q8 h2 J5 I; \ 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 7 o6 o! u( j: M- T
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 6 Z2 D6 p% m3 C
. g0 _; ?7 e9 ^
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差9 X( w) O$ x2 N' a
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 3 f/ F, y. ~# X5 q5 _9 f! `
# 优点,不易受异常数据印象
4 Q& R( U* X+ M* m, F' o
7 `6 u9 A4 S$ j0 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 / G( i5 O) G$ B/ H
def stand():
" r2 T3 t- D) W0 z& ]& s) P """
7 |1 y2 [: H) E' ^) \4 a; ^ 标准化缩放# V$ M F# f' A- c. f' Y1 |2 L
""" & u. f8 ~* ~8 L7 B0 d/ H8 Z! \) J
std = StandardScaler()
$ r( s: x4 a9 ^' m# n
. ?' x, U& a' M( w( }1 Y6 `' w pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] * `! e5 i9 @( [* T: h
k% n/ a" R. m; \
data = std.fit_transform(pre_data)
6 R9 R0 l I/ r, p print((1000-2000)) 9 Q; |$ {% D8 h4 N2 l8 G
print(pre_data)
; q% b, q* V1 p4 z0 W& t) O+ d print(data)
2 t" M% j# q+ q' R* Y& D, a, i) Z. u; w
return None 6 d8 H/ I7 m; N* T: T
* H8 p7 a! A& i/ Y% r; O" w if __name__ == "__main__":
% D C7 l$ f { stand() , ?0 }0 o& c7 v5 d: ?, b
0 X1 x) W$ B" P
c- @, o) N! n/ }! z
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5 C# C3 ~" ^1 l/ U3 |# R
. ?6 M2 n6 ^& n/ B {9 \6 I; X& z! N& d |9 z, W
1 @- ]" g3 u4 D/ a2 o% w; A! m/ ?: q& _4 k9 X3 G( e" W C
2 w, t6 g' o: n
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