3 |8 ~( c* g, N6 t! A [. {& B( f
# J0 ^7 U& h6 m
铁甲将军夜渡关
8 `7 a* O7 v3 z. S0 A 朝臣带漏五更寒
% x5 v% G2 ~" z) d* y9 l$ k% } 山寺日高僧未起
7 D7 ?2 y0 I: @2 V& M5 C 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
6 v7 N- ~6 k5 x, ^ 一周没有更新了【吃瓜】
/ Z# C+ y9 ?( [. ?5 v 因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
; H! a2 G& t) j5 y I1 s @ 忙 ( k3 `% r% V% ]# Y
都忙
% V4 G9 M" @6 v: K, W7 Q 忙点好啊(主要是早上不起床)
& k8 g+ o% Y+ {% a8 H
* f" _) T. }; m: W- M. s' l( m 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
" D: |- R* O, G! s7 L) l 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 9 i& ^1 s- V0 j( u9 J" C( `
会用到处理过的很干净的数据集 * {% p/ o6 j7 Q3 F
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
1 o; J# R9 \8 D/ y8 L3 \* l- W 都可能导致无法匹配模型需求 ' i$ U5 z) }5 _; @. W5 X" h
这时候就需要进行数据预处理工作
% d. ?9 t7 ?" K9 p# s
* r+ M5 i! R7 d" F" s* M 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
% w2 Q; @) z$ e1 m7 q0 ]+ D 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
5 ]7 w: \# T( {; t- }1 c 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 7 W6 u( t/ a1 @: n
这会放大温度的影响效果 $ G( G# _) B: X4 m2 B
1 M, f- [ C/ t0 \& l
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
8 z m& t3 M1 |/ Y) c8 X 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
. u9 c) h7 c% \0 n5 N6 b 归一化后的数据服从正态分布 T' G" ]) W2 P% D
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
) Q# j& G6 G" Q* X' G
: l. y% @$ a% r) x/ a2 y5 o- f def mm():
; G) ]) @' w2 t' C+ W: R """
8 f$ m# C" h/ @# y. \. `& U 归一化处理 . l9 k( \: E0 V& u- J$ D+ v
""" 9 a$ N$ q% U, W$ `
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 / m) y u. P) g4 G: l
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 8 ^6 {" |! r0 B
) K) _* j$ }4 S/ [* U data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) 3 T) a; R ]1 R8 D
- V- P2 W) q9 r5 ?0 S( b7 c* V
print(data) / h$ _5 K4 @6 a2 `
# R, W+ {3 @* H7 D2 C return None
$ ?) \0 o, W! d% t8 k( U: y0 a
' i/ h% d1 J6 }$ I U8 g9 @ if __name__ == "__main__": k \* s- z4 U3 w9 H
mm() % X2 U2 g: [7 R
0 x, }* P. P: @8 J. A o
数据标准化
% C9 }' T0 \9 M/ D 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
O$ o- d- L* l" H' N from sklearn.preprocessing import StandardScaler
7 k) M6 S# g6 P+ N- v" b5 \4 V) r7 x' C1 l7 g; \2 f7 P4 z' J
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
) q( ?1 U( i+ x% i6 c # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 * g0 k+ d5 T' i1 T& d% P
# 优点,不易受异常数据印象 0 ~1 C! [! h0 h2 |& V: X+ V A& c
' b; w" z9 _! d! c
# 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 , [$ Y3 Q9 n, E8 j
def stand(): * s* e$ O0 ^ v1 W8 W! l
""" 0 C+ f, n. z% d1 \3 U
标准化缩放
/ l: I7 V6 Q! \, x3 S """
# `8 _, V- E2 [4 c0 c std = StandardScaler()
J- |2 ?! V8 j C
6 J) x8 O: p7 Z$ L: d, V" i& L pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
% d* j$ [2 N# Q) [& [9 W3 r& J
% I4 t% b6 ~ F* Y4 S6 m+ x9 b data = std.fit_transform(pre_data)
1 D0 w1 ]% h/ o0 U" u4 ~. u# r, M. @ print((1000-2000)) 5 \# o( V( B! @: D9 O$ O9 s! Z
print(pre_data) 3 u: ~0 D( U6 P; N; E
print(data) $ Q9 B& h/ Z& x! X( i- E
2 l: b4 F& L. b) b+ {- h: n return None
' V+ G( j) ~+ E K+ e5 k0 `9 `, P2 Z- f! f5 \0 d2 o
if __name__ == "__main__": # X5 i8 x2 ~- ^: Z# k* g
stand() + r, D0 [0 K9 Q Y& f
$ t' |4 |5 U/ q6 g1 a- y3 ~" a
, h" K1 f$ Q* P3 ~/ y s
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8 r2 I( m2 V2 z8 i0 `+ G; `1 y; A5 O z
3 D$ K# _( K" _ B% c9 |/ n6 D }6 e1 X
4 ] u$ Q7 Z3 ]7 J$ v" j
3 ]# {6 C; Z' t, c |