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这篇文章主要介绍Python中数据归一化的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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说明
1、通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间。
2、能够加快梯度下降求最优解的速度,并有可能提高精度。
实例
def minmax_demo(): """ 归一化 :return: """ # 1.获取数据 data = pd.read_csv('dating.txt') data = data.iloc[:, :3] # print("data:\n", data) # 2.实例化一个转换器类 transfer = MinMaxScaler() # 3.调用fit_transform data_new = transfer.fit_transform(data) print("data_new:\n", data_new) return None
注意:最大值和最小值是变化的。另外,最大值和最小值很容易受到异常点的影响,所以这种方法鲁棒性健壮性)较差,只适用于传统精确的小数据场景。
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