python机器学习之特征值处理(sklearn)
数据特征处理
在机器学习的算法训练中,有很多数据的特征值不止一个,特征值中有些属性的数字过大,从而对计算结果的影响太大,但是实际情况是每个属性都同等重要,这时候就要处理这种不同取值范围的特征值,通常采用数值归一化,将取值范围处理为0-1或者其他范围之间。
1.数据归一化:
sklearn归一化API
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
举例:
mm=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))#feature_range默认为0到1可以更改data=mm.fit_transform([[90,20,4,10],[40,24,3,20],[70,30,5,30]])print(data)
结果:
sklearn标准化API(正态分布)
举例
st=StandardScaler()
data=st.fit_transform([[1,-1,3],[2,4,2],[4,6,-1]])
print(data)
结果
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