0 j) H% \9 b9 `5 M' k
6 {# m. P' q& V+ l5 }
铁甲将军夜渡关
# m/ I% @& s/ V% ?: E6 n; R* | 朝臣带漏五更寒
( \5 m: |/ j) C5 v, a5 h! j 山寺日高僧未起 / ?5 d% t( m: v$ q b6 x
看来名利不如闲 啪！（醒木的声音）
) S: I0 O8 @* u* c 一周没有更新了【吃瓜】 ( H5 m) ~/ N, Z7 u
因为了小小的科（摸）研（鱼）任务 3 l; r# O$ x- e S+ O- Y- ?
忙
( j( z5 |- Z2 J n4 r4 ^& b) Z 都忙
' W6 ^+ A) o# J 忙点好啊（主要是早上不起床） ( P! j' v! V4 S! o
, ]: E# r, G) L& h3 t 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 * F- U* N/ Z5 T5 e
在学习机器学习算法时，为了更好的理解算法的基本思想
W1 |+ ^0 I: `- [, k2 u 会用到处理过的很干净的数据集
& x/ ^+ s4 B. d g 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 / o! e5 `# e5 N; u7 r8 l
都可能导致无法匹配模型需求 . W+ s$ D; U- G- K3 @! I
这时候就需要进行数据预处理工作 % X& U+ o4 P+ L |8 @
! o9 ~0 {6 G' v9 x1 X; _4 y' g
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
) r8 E, K( v9 u# U5 ~) w 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
) n1 c$ \7 M# K 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 ( f. t; }- W" r4 D
这会放大温度的影响效果 9 m- r4 ]# P! q( A
: @8 B0 u( y6 L 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
5 h T$ j3 V; i8 x 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
7 ?; g6 D7 h2 W5 v. v: G p( [ 归一化后的数据服从正态分布 # L" u% I& f9 c. c+ I
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
7 x- X6 p! ?- u8 Z3 I
# C; Z0 `, n# x def mm():
5 J# g. V" v% ]3 ^) A" C. e: q( a """ ) p4 y3 E t$ P q6 H: D. V
归一化处理 % {! k6 i2 ?1 B' C- c
"""
8 u9 w! S/ R3 }# D0 y: W8 Q # 实例化MinMaxScaler函数，不填写 feature_range参数默认为0,1
6 p8 g- }7 a/ ^ mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
1 ^; R( `. b3 \6 _5 ~& R1 ~8 z0 q( U5 F1 T+ d
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
6 ?# d4 K" }& Z& |4 r* {4 k/ ]; S0 T3 D
print(data) ( H. {; b! n% S; y
, s6 I o' O1 W& c9 X6 ]$ ~/ V
return None
8 M+ x; I c/ k! _" ?
( g: O/ g2 `- n& z) Z if __name__ == "__main__":
: b* F! c6 O0 D! T/ d2 b' M+ \ mm() 2 M6 k, M) p- `; M7 I
数据标准化
6 ~2 l k; }0 b& Q2 Z, { 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 2 l- r4 l$ t7 P% A
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
4 L" p' U# J3 r) W; w$ {
' _/ O$ t! U- V' {7 }8 ? # x = x-mean/γ mean：平均值 γ： 标准差, t# V0 O5 \& u# h9 q2 O
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 ! E0 P; M$ u, [4 E
# 优点，不易受异常数据印象
/ B8 z& \3 L1 f( R" w# ^: U, F- @8 f O. e& p+ V6 I
# 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
/ |; y! I7 h l* x def stand():
; S. W* M5 Z0 v/ u3 l$ e5 z1 [, Z """
5 p. e! }0 F- N- g6 r+ G 标准化缩放
0 h$ [0 f* w# T: i+ ` """ + D% r8 a& i6 E. u
std = StandardScaler() 9 b4 ]: Q; e! t6 A$ M& f! ~5 ]
8 _" O5 S8 y' Y6 v: D' h/ a
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
2 A1 Q. C/ P; V: }$ ~) k: V: f( i5 _3 b A. j
data = std.fit_transform(pre_data)
. o6 |/ }6 X/ b print((1000-2000)) ( ~8 ^( W4 l; O- K/ [+ G
print(pre_data) 2 h& _ B& \' F* E! \
print(data) 9 M. Y* m% h3 j& L- R4 D
& I8 F- ~$ V# ?& q: Q7 c' t) Y+ k* M return None
# W6 ^, k' j! J: C1 j T" ^" a
# e# }4 V E8 Y: l! N: \ if __name__ == "__main__": % `, k$ ]$ V$ K$ j' c
stand() " u0 c) e ?# o* @7 ~
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6 j0 f2 Q7 \" F" k3 v
# Z3 O* p% o+ ?4 }
- r. e V" X4 h3 T* ]& N
7 X+ _5 ~0 J: T
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