特征锦囊：特征无量纲化的常见操作方法

今日锦囊

特征无量纲化的常见操作方法

第一招，从简单的特征量纲处理开始，这里介绍了3种无量纲化操作的方法，同时也附上相关的包以及调用方法，欢迎补充！

无量纲化：即nondimensionalize 或者dimensionless，是指通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以求简化实验或者计算的目的。——百度百科

进行进一步解释，比如有两个字段，一个是车行走的公里数，另一个是人跑步的距离，他们之间的单位其实差异还是挺大的，其实两者之间无法进行比较的，但是我们可以进行去量纲，把他们的变量值进行缩放，都统一到某一个区间内，比如0-1，便于不同单位或者量级之间的指标可以进行比较or加权！

下面的是sklearn里的一些无量纲化的常见操作方法。

from sklearn.datasets import load_iris
#导入IRIS数据集
iris = load_iris()#标准化，返回值为标准化后的数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler().fit_transform(iris.data)#区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)#归一化，返回值为归一化后的数据
from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer().fit_transform(iris.data)

通过上述的方法调用，可以达到我们进行去量纲的目的，你学会了吗？

原创不易，如果觉得这种学习方式有用，希望可以帮忙随手转发or点下“在看”，这是对我的极大鼓励！阿里嘎多！????

特征锦囊：特征无量纲化的常见操作方法相关推荐

linux中python如何调用matlab的数据_特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据
今日锦囊特征锦囊:如何在Python中处理不平衡数据 ? Index 1.到底什么是不平衡数据 2.处理不平衡数据的理论方法 3.Python里有什么包可以处理不平衡样本 4.Python中具体如何 ...
特征锦囊：如何根据变量相关性画出热力图？
今日锦囊特征锦囊:如何根据变量相关性画出热力图? 上次的锦囊有提及到如何使用sklearn来实现多项式的扩展来衍生更多的变量,但是我们也知道其实这样子出来的变量之间的相关性是很强的,我们怎么可以可视 ...
特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？
今日锦囊特征锦囊:怎么找出数据集中有数据倾斜的特征? 今天我们用的是一个新的数据集,也是在kaggle上的一个比赛,大家可以先去下载一下: 下载地址:https://www.kaggle.com/c ...
特征锦囊：怎么尽可能地修正数据倾斜的特征？
今日锦囊特征锦囊:怎么尽可能地修正数据倾斜的特征? 上一个锦囊,分享了给大家通过skew的方法来找到数据集中有数据倾斜的特征(特征锦囊:怎么找出数据集中有数据倾斜的特征?),那么怎么去修正它呢?正是 ...
特征缩放+无量纲化：最小最大缩放 - Python代码实现
特征缩放+无量纲化:最小最大缩放 - Python代码实现在机器学习的特征工程中,对于数据进行特征缩放和无量纲化是非常重要的步骤.其中,最小最大缩放(MinMaxScaler)是一种经典的无量纲化方 ...
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化：数据标准化（StandardScaler）
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:数据标准化(StandardScaler) 在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling).进行 ...
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化：最小最大缩放（MinMaxScaler）
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最小最大缩放(MinMaxScaler) 在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling).进行缩 ...
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化：最大绝对值缩放（MaxAbsScaler）
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最大绝对值缩放(MaxAbsScaler) 在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling).进行 ...
二值化_处理连续型特征：二值化与分段
preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都 ...
四、数据预处理——处理连续型特征：二值化与分段
四.数据预处理--处理连续型特征:二值化与分段点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟! - sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1 ...

特征锦囊：特征无量纲化的常见操作方法

今日锦囊

特征无量纲化的常见操作方法

特征锦囊：特征无量纲化的常见操作方法相关推荐

最新文章

热门文章