import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalera=np.array([1,2,3,4,5], dtype='float64')print(a, a.shape)a=a.reshape(-1,1) #将一维矩...
归一化后的数据服从正态分布。 公式: 2.代码实现 2.1 代码 fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimportpandasaspd data=[[-1,2],[-0.5,6],[0,10],[1,18]]# pd.DataFrame(dat...
处理:一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,通常在零和一之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。可以分别使用MinMaxScaler和Max...
使用MinMaxScaler进行数据归一化和还原 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #数据处理 #从csv读取数据 dataset = pd.read_csv...
MinMaxScaler的使用方法 1、基础案例 >>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler >>> >>> data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] >>> scal...
MinMaxScaler的使用方法 1、基础案例 >>>fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler >>> >>> data = [[-1,2], [-0.5,6], [0,10], [1,18]] >>> scaler = MinM...
MinMaxScaler可以缩放到任意范围[MIN,MAX],因此更一般化的公式是 Xstd=x−xminxmax−xmin Xscaled=XstdMAX−MIN+MIN 当MIN和MAX为0和1时,公式等价于[0,1]缩放...
import pandas as pd import numpy as np import warnings; warnings.simplefilter('ignore') from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing ...
class sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), *, copy=True, clip=False)[source] Transform features by scaling each feature to a given range. This...
收录于:2023-02-17 22:20:23