' `: h* q9 b" b: R
1 @$ z4 w6 o, P- W! x# X8 j 铁甲将军夜渡关
6 u) h8 y9 [% f) p# D, n 朝臣带漏五更寒
1 Q: w% Q8 _$ |8 S# T8 A 山寺日高僧未起 1 @5 |, n2 \# O; ^
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
( N( x& {) _' n% P+ [8 [ 一周没有更新了【吃瓜】
9 F6 {2 A) M9 |9 K6 b- Q! S- a6 @& r 因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 R% U: Y8 J) t9 H5 T
忙 5 H. O* }& d8 |2 ~: x5 S
都忙
5 @# m( B4 u+ O) Z! b3 k 忙点好啊(主要是早上不起床) % x+ I8 @+ q( E* f! R9 ^4 R
+ u( i( _% m6 \
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
) k% O1 x4 Q) \+ e# \# |3 N 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 G7 l3 n0 U$ ~5 _, x' p
会用到处理过的很干净的数据集 6 Z6 m) n8 u& E g8 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
( z0 G! D! P$ Y$ R 都可能导致无法匹配模型需求 2 q2 R$ C5 C3 P$ I ~
这时候就需要进行数据预处理工作
! ~8 O# O! O5 s6 R2 T; o( Q) R+ P
, |( {; W4 I( m* Z 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
3 ?/ Q& V8 X! h 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 9 }1 b/ f6 \3 @5 I
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
# h% C0 m* o+ \8 G! b 这会放大温度的影响效果
6 s. f/ a; B8 m. m
# y: G" c* E' ?% Q( W! i 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 $ O1 k2 a# S w- t, H
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 1 I1 z8 K( k: [4 X
归一化后的数据服从正态分布
" u# g; q$ g( J" \4 f5 h1 R3 K! ` from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
/ q" l' a5 g+ K7 X0 I4 p: s! u, U; F0 V5 w* L
def mm(): 6 ?7 n! G% o0 k b2 X4 E
"""
- \2 S. p5 `4 |- ~7 [/ K' P. Y 归一化处理 - T( a/ n+ m# x x8 W* y/ ]* p; @
""" # ?) P3 y" U, U
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
4 \& C* F q! }# J3 V mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 1 Y- U4 z4 B* M% q; u# Z& B
/ \. Y4 H$ w g) K' C
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
8 V3 _& m k/ [% \8 T& ~
. l( G, H5 m) G: f$ S print(data) . ?# m& ^5 g. M% G2 c. S
- \0 D3 u0 k2 r' r" q) z
return None
/ d3 @; Q& V. \' q/ C N, I, j
0 L2 }* N! O$ h if __name__ == "__main__": - T( n- o7 _6 O+ K
mm()
- ]* A U0 g. ?+ z6 |) I3 V
( Z( }( }4 c* [2 ?9 e 数据标准化! M) K0 g. a3 X% y2 g; L7 V
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 # L- E+ W+ x- p0 r1 I' t& i
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
) i& U* Y' a" v
# r4 y' ?5 l! \7 W( L # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
. {) d* _. v, p! p, @; [; ^ # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
2 i, F; c2 V. u: U* f # 优点,不易受异常数据印象 ) U. q/ C% M d8 E( b7 L5 B7 }, N# b
; m) R% q1 O& r) b. v ^: ^ # 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 : ?8 I: @9 C, ?, Y" X/ S j, k+ S) O
def stand(): ( [3 \: q( @/ k( w H+ N: ?4 `& Q2 E
""" & I5 e z( t! b
标准化缩放
2 H, g. {% A X& W """
* u% @1 }0 C! U$ h: j) B; I std = StandardScaler() M! q. [! G% }' d; F8 q# {1 L
6 m4 o( n6 C/ J5 ]* e7 l0 m
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] : f$ R% J& N' Q% ~1 u& k/ J+ h
' @2 W5 S1 Z* A. Y1 q0 Y data = std.fit_transform(pre_data) % F7 A$ o- V4 O1 p( [! u1 C5 Q
print((1000-2000)) 9 b8 c! N2 o$ i: W0 u
print(pre_data) ( ^, I7 [4 X9 ?7 `7 c9 O! C
print(data) $ f1 d" { w& s# R3 g) V: A) I% N
0 D. X0 G+ e1 l+ N4 [1 r return None + r: q/ y' e9 C- |
. Q3 Z7 v- K" W9 G+ } if __name__ == "__main__":
. A. z1 ~: m$ j% r; M0 Y# [$ w; A% f stand()
7 N; r( O- c# W8 f. ?4 H ~2 g, g. d" w E
6 K/ y- r1 U E5 ]. A
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5 E! ?. R6 H' t* W- S& Z5 L$ g# x! @; d- O+ h1 ]1 z+ R# c
S; z/ t- R" {' b' `
/ M7 v9 y! a4 P; p) G0 K. u' X c9 M6 D" I: q6 h
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