( e7 |* c5 u4 A; P
8 v" j; q. a6 ^& o3 v1 x2 b 铁甲将军夜渡关
' W7 b8 _- y1 ?( X P9 b, I$ _- v 朝臣带漏五更寒
) c [* X( u; ]7 z0 c( L 山寺日高僧未起
+ R6 x, p& q( Q, D: s. O 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) ; u# q. c f/ j% Q
一周没有更新了【吃瓜】 0 L7 S$ y4 D, b' w m ?
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 / b: t" k8 y* f. ?- Q, V3 ?( m, i
忙 ; A: A6 s, h0 E6 F- D- X) S
都忙
$ ]. J" i1 Y; m/ Y+ H: X 忙点好啊(主要是早上不起床) 7 m) D; |8 o0 @( q& M* P$ b
# U$ [7 U0 ?$ M1 p) 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
; z. \% m* Z+ J1 t3 ^- @/ E) ? 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 % U) Q! U4 p0 U3 E3 Q9 h+ ? P
会用到处理过的很干净的数据集 T0 ~" ~: G# {! n" n- P" n
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
% r S D6 x7 b% {& T2 d! G9 s 都可能导致无法匹配模型需求
N5 e! m3 o1 o9 W+ R8 c 这时候就需要进行数据预处理工作 ) W5 y9 i4 c+ ^! P
5 G# Y2 o5 ?3 k2 @* i7 S( R
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 $ T4 h$ o6 N+ O! K! d8 ]) B6 _, f3 G& \
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 ! d. ?1 G# X; E# y+ ?1 S
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
8 T* j% d% Q; V; d; k% Q7 y 这会放大温度的影响效果 " C& S* \/ x2 ~- x! n) i& X: T3 ~/ h! B
' a4 j2 b7 `- I/ _. i
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 + L8 c" G: L5 {' F
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
# g3 p: ]% l' x1 |% n3 Y r 归一化后的数据服从正态分布 U" B/ ~/ H, @
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
' ]0 q' }" t$ P8 u5 D5 w4 W: J0 a' V, T' s# o1 b0 \, S% N4 ` I
def mm():
6 c8 ~* B, M7 m7 d( u6 ?+ F """ . g8 i7 p @) R R
归一化处理 7 K8 ?# l4 A2 _( o0 }
""" 5 ?1 {; M+ P, o9 W+ F+ E* M3 f
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
/ q3 Q+ ?6 F2 b mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 0 ~+ }. z$ @ M/ ^% y6 D n' p% x
2 d5 Y8 @9 N, [0 z data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) : D. V1 v. J. E
0 y {, A. ^+ f0 l+ a, O5 i7 L/ c
print(data) 4 m9 `* m8 u$ I1 y' J& ~
0 U2 k2 L& g3 d2 C" A
return None
+ s, ~5 R& ~: D' @0 {+ E* F: Q+ K2 p; M# M& \
if __name__ == "__main__":
' G2 d# W( p, S' w- `" J* f mm() 8 n' d/ u2 N8 C' x# j. A
- L* D5 U3 v8 a, s 数据标准化1 ] v: {4 W# ~: v$ b8 H
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
% c. Y. q& J1 d7 H* M from sklearn.preprocessing import StandardScaler Z8 B2 q7 m4 C: O
: \0 i' C* \( X4 k! p" z # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差& o7 V" W/ T4 I# j2 K7 W& X. @
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 7 P5 s5 Q8 m, o
# 优点,不易受异常数据印象
$ o+ J: J+ S( L8 }' ?+ R! O* g" ^' S$ l! 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
9 N4 {3 l( |4 Q% i$ T def stand(): 3 ~: z- q) y* F" Q) I' B) [5 ~
""" # |1 F& _4 T& C/ X$ F$ v5 V$ U
标准化缩放; A3 ]$ L5 w0 w0 R. b. A
""" ( x% s+ {9 P3 P, f e1 K+ g
std = StandardScaler() 5 X4 c, }" l. T
' T% N9 A* b k+ p( B pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
$ o* i! a, Q1 @
! q ]9 e* e5 J! z5 V* M' d data = std.fit_transform(pre_data) + T: k% k% T( u
print((1000-2000))
* Q) Y( u) E; L! N/ b) H3 K: ^* n print(pre_data) 1 r" v0 F8 I. l) f& C5 k
print(data) / h. P9 \% F( h* Z' q
, ]; }; h4 j& ~2 G return None ' K& ]8 S+ g+ t8 S. V# q
* O3 w5 Y$ R" S) U if __name__ == "__main__":
) }0 ?+ f5 [; q9 Z# c stand()
# M9 A, I5 w n& F8 W 9 F8 v; ~! t2 x' z: U4 |( u
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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* D; z7 E4 X1 f/ ]8 j
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