公式 非常有用的工具，可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起，[0,1]缩放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}\) MinMaxScaler可以缩放到任意范围[MIN,MAX]，因此更一般化的公式是 \(X_{st
转载
2020-12-03 22:29:00
1070阅读
2评论
标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的
转载
2023-02-07 05:10:01
258阅读
sklearn：sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略目录MinMaxScaler简介MinMaxScaler函数解释MinMaxScaler底层代码MinMaxScaler的使用方法1、基础案例MinMaxScaler简介MinMaxScaler函数解释 """Transforms ...
原创
2022-04-24 11:01:49
1388阅读
sklearn：sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略目录MinMaxScaler简介MinMaxScaler函数解释MinMaxScaler底层代码MinMaxScaler的使用方法1、基础案例MinMaxScaler简介MinMaxScaler函数解释 """Transforms ...
原创
2021-06-17 11:11:42
3740阅读
preprocessing缺失值的处理简单的preprocessing直接用pandas,类似dataO['S
原创
2022-12-26 18:16:02
197阅读
文章目录1、为什么要使用StandScaler2、如何使用StandScaler3、参考文献classsklearn.preprocessing.StandardScal
原创
2023-01-04 18:05:02
178阅读
xnomialFeatures>>> X = np.arange(6).reshape(3
原创
2023-01-16 08:06:54
115阅读
Scikit-Learn评估器API常用步骤
（1）通过从 Scikit-Learn 中导入适当的评估器类，选择模型类。
（2）用合适的数值对模型类进行实例化，配置模型超参数（hyperparameter）。
（3）整理数据，获取特征矩阵和目标数组。
（4）调用模型实例的 fit() 方法对数据进行拟合
（5）对新数据应用模型：
• 在有监督学习模型中，通常使用 predict() 方法预测新数
转载
2024-04-07 00:03:56
21阅读
关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization)： 属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外，另一
转载
2019-08-14 08:42:00
1438阅读
2评论
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2019-01-20@autaxScalerde
原创
2019-01-20 11:38:34
52阅读
class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)主要参数说明：1.missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”) 缺失值，可以为整数或NaN(缺失值numpy.
原创
2022-02-23 17:19:28
550阅读
transformer sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.OneHotEncoder() sklearn.preprocessing.Ro ...
转载
2021-07-21 14:12:00
308阅读
2评论
class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)主要参数说明：1.missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”) 缺失值，可以为整数或NaN(缺失值nump...
原创
2021-06-18 14:12:31
645阅读
生成多项式和交互特征。生成一个新的特征矩阵，该矩阵由度小于或等于指定度
原创
2023-01-17 08:55:05
172阅读
问题描述：使用sklearn.preprocessing包导入的Imputer不能正常加载pycharm报错如下：解决方案：最终在stackoverflow中看到，Imputer已经在当前的sklearn版本中移除了
原创
2023-01-04 18:05:20
367阅读
MinMaxScaler 一、总结 一句话总结： MinMaxScaler是min、max归一化，使用的话先fit，然后再transform归一化操作，也可以合并为fit_transform >>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler >>>
转载
2020-09-26 05:45:00
316阅读
2评论
文章目录前言TPR,FPRROCAUC实战鸣谢average precision (AP)实战 前言开门见山，想要知道AUC必须知道ROC，想要知道ROC必须知道TPR,FPR，完。TPR,FPRTPR:true positive rate FPR:false positive rateEXAMPLE 1: 我们有一个模型算法，它能够根据一系列的属性（比如身高、爱好、衣着、饮食习惯等）来预测一个
转载
2024-05-20 22:01:17
35阅读
用于时间序列预测，分类和回归的" sklearn" > Image by geralt at Pixabay 在Python中使用时间序列数据解决数据科学问题具有挑战性。 为什么？ 现有工具不适用于时间序列任务，并且无法轻松集成在一起。 scikit-learn软件包中的方法假定数据以表格格式进行结构化，并且每一列均为i.i.d。 —时间序列数据不适用的假设。 包含时间序列学习
