4 U( d/ E: F# ^: c' G* r
/ \" e+ z/ r0 G% v- {9 Z: t 铁甲将军夜渡关 ) ]3 z, N1 ^" f" y7 O
朝臣带漏五更寒
" O9 J, Y' O1 x 山寺日高僧未起
) E; l+ y) L1 s 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) 2 }6 }' `/ n! [" I! J5 f9 c: T
一周没有更新了【吃瓜】 ( F) |1 N, n2 q
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
& `- D+ ]" @# v& G' U8 _ 忙 # U* I; t7 t; P0 V8 K- O) g
都忙
( g! x5 W, C0 f" y) ~: w 忙点好啊(主要是早上不起床) 1 V% c4 F. k& ~/ V1 \9 Q
) {7 i' t! V) _1 ?- ~3 k
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
, N# t. J! x3 @ 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 3 Y5 B; n/ ]$ T. ^
会用到处理过的很干净的数据集
( a+ A. u! g9 d 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 ' [( @- Y3 S& N7 J6 O* Q9 Z6 o
都可能导致无法匹配模型需求 $ O2 z& O/ B: U' P/ o
这时候就需要进行数据预处理工作
* B" f* s+ p0 B7 W3 J x" H' Y$ M
+ X- q5 {5 Z6 i 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 2 L d9 {- A. M8 ~# W/ K- z
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
& E9 d7 O; ~$ V9 E Q1 G 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 ; {9 T( U4 T, ~; ?% g; u
这会放大温度的影响效果 + I% y! c+ v5 B: Z. ^+ k
+ @1 h. b! \6 r9 B4 B7 E0 ^ 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 1 c! Z! `3 Y) d) c9 Y7 m. w& ]- n
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
# A/ X" h0 H% A) ~/ l, _" M 归一化后的数据服从正态分布 0 Y: O. }0 h- Z" V
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 0 {, Y0 J8 m) y* O% B
5 F" B2 T$ H6 g# x/ p' H- J
def mm():
7 T! M/ c2 ?5 E """
6 U6 S% c/ _9 {' A4 q$ H% d 归一化处理 8 W3 k# ~. `1 {! b, @2 _, Q* \
""" * R8 N8 x! A2 {9 ]- u3 F/ H
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 7 [7 w4 i5 ?8 } n* e [# [- C
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) " c# @6 [) a% F8 F) D1 x. ~
7 ^5 N7 O) ~ m8 v9 ?; S
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
8 z; ~: l8 _- S( Y$ w, B' V. P1 I
5 \0 ]2 i4 _# o0 l! `! l8 a print(data) 3 s2 b8 I* I# O% Q& F' J6 Z. m
7 H* u8 Y5 |* h) t( x6 _) M) X5 u
return None
6 y) a5 U/ a) e/ X" b' [* Y$ H$ s4 v5 V
if __name__ == "__main__": ! k1 ^: C2 p O! {0 X7 o% Q
mm()
: B2 L; l' @. T) X. ~( p, _ 3 @6 U& @+ L1 j3 k
数据标准化
, D) I% R) _5 S 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
1 f7 k/ F2 Q* M5 M8 B/ x1 w# v from sklearn.preprocessing import StandardScaler $ ~6 C R' G" t* w0 L" x3 J
2 e1 b: x8 C" a+ ~ # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差! e6 e0 }3 Q* B2 `5 J& k3 v
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
( g( I5 k8 Z8 S6 ~0 O # 优点,不易受异常数据印象
# c; K e/ @ a" w- j5 P
+ L: K+ b, \1 D" I, C& u # 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 , c! Q( H( ]1 R! p$ K% k
def stand(): ! |) K, v: S: L/ }& u
"""
9 d- j& o8 b7 A( U8 L 标准化缩放
% ~) f% y0 D; w """
# t- O4 T& j4 q9 C1 k( B* F% p std = StandardScaler()
9 r0 H3 r2 Z: O. H
. u9 V/ ]0 M- x* L! }* A pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
& L5 m; T& \; n* j8 B* p: {% Y
1 V' V4 x- d$ Y9 L$ w data = std.fit_transform(pre_data) P* S. c/ _ B" e0 m9 u
print((1000-2000))
; O1 u% _& P5 \! i6 m9 P6 o8 k print(pre_data)
0 `* O" ~4 M3 Y6 @/ d* Q print(data)
1 a! N: i8 {5 H; X M* u
+ F/ b1 \% w- @, W. q( C5 `+ R return None . H2 Y& d0 z, X
+ Q1 ]* i, L* \2 f a2 K if __name__ == "__main__": . J8 q9 T. e7 E( A5 Z1 A3 e9 K; ?
stand()
& P8 l3 ?5 F9 ]' O+ q# ?
: V/ j% n4 @' \& _1 {! J% b
2 I! m) j/ C* U* s5 N, W7 l 关注我【生物海洋计算机支线】,获得更多生物海洋学,数据处理,作图等相关知识
' S' @( |( ` K K( N( b# O( d
$ B% @: i6 ` A& `# p2 }, _7 z1 S2 _1 B
; `: h9 Y9 K$ y* c# m
- i$ N) G( o& U
8 }" S" `/ K& f8 b1 e% o6 i |