栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Python

机器学习数据预处理规范化两种常用方法

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

机器学习数据预处理规范化两种常用方法

机器学习数据预处理规范化两种常用方法

**

1,Z-score(Z-分数规范化)

**

先导入numpy和sklearn库,从sklearn库中导入预处理preprocessing

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
X_train = np.array([[ 1., -1., 2.],
[ 2., 0., 0.],
[ 0., 1., -1.]])

x=preprocessing.scale(X_train)
print(x)

**

2,min-max-scale(最大-最小值法)

**

mport numpy as np
from sklearn import preprocessing
X_train = np.array([[ 1., -1., 2.],
[ 2., 0., 0.],
[ 0., 1., -1.]])
x=preprocessing.minmax_scale(X_train)
print(x)
转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/315777.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号