数据预处理之数据标准化
接上文,下载iris数据集之后,需要对数据进行处理。这里只需要对数据进行标准化处理
min-max标准化
数据标准化处理是为了把数据分到一个特定区间,以便更好分析,这里不细说各方法的优缺点。min-max特别简单,但新加入值时可能会需要重新训练模型
# MinmaxScalar标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
MinMaxScalar = MinMaxScaler()
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("x:", x)
MinMaxScalar.fit(x)
y = MinMaxScalar.transform(x)
print("标准化之后的x值:", x)
print("标准化之后的y值:", y)
需要说明的是,min-max标准化是对每一列求得min和max以及平均值、方差等内容
fit对数据进行"拟合",以求得min、max等内容
transform再对每个数据进行求值
当然这里我们也可以直接用fit_transform把两个步骤合为一步,那为什么不全部都用这种方式呢?
实际上我们还有训练集、测试集之分,一般都是对训练集进行fit,然后得到的这个MinMaxScalar再去transform训练集,以及测试集
StandardScaler标准化
# StandardScaler标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler = StandardScaler()
x = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("x:", x)
y = StandardScaler.fit_transform(x)
print("标准化之后的x值:", x)
print("标准化之后的y值:", y)
这里直接使用的fit_transform,但实际使用时,最好fit和transform分开
使用了arange函数并且用reshape把数组分成3行3列
Normalizer
# Normalizer标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer = Normalizer()
x = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("x:", x)
y = Normalizer.fit_transform(x)
print("标准化之后的x值:", x)
print("标准化之后的y值:", y)
Binarizer
# Binarizer标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Binarizer
Bz = Binarizer()
x = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("x:", x)
y = Bz.fit_transform(x)
print("标准化之后的x值:", x)
print("标准化之后的y值:", y)
等等,这里结果和我们想象的不一样,标准化的结果好像不可控
其实,Binarizer是将所有数据都分成0或1,如果不指定阈值,那么默认为0.一般Binarizer是用于小数
加上threshold之后的结果
# Binarizer标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Binarizer
Bz = Binarizer(threshold=3)
x = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("x:", x)
y = Bz.fit_transform(x)
print("标准化之后的x值:", x)
print("标准化之后的y值:", y)
LabelEncoder标准化
对于不用的文本,使用LabelEncoder将其标准化,如将"中国", “美国”, “印度”, "非洲"进行标准化
# LabelEncoder标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
LE = LabelEncoder()
x = LE.fit_transform(["中国", "美国", "印度", "非洲"])
print("标准化之后的x值:", x)
OneHot标准化
# OneHot标准化
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
OE = OneHotEncoder()
y = ["中国", "美国", "印度", "非洲"]
print(np.array(y).reshape(-1, 1))
x = OE.fit_transform(np.array(y).reshape(-1, 1))
print("标准化之后的x值:", x)
小结,数据标准化方法都很类似,具体是要理解具体问题,然后在使用对应的数据标准化方法
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前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57