( m& v7 m7 \: W( F
. Y0 H7 `, I# P5 M3 j/ T' u
铁甲将军夜渡关
7 o& Y! K# D' L0 H 朝臣带漏五更寒 * U8 ~* D/ ^" o# H; J$ D
山寺日高僧未起 & _" S5 i& r: W" Y' d) p' U
看来名利不如闲 啪！（醒木的声音） ( `+ o3 g% O5 y. H! Z. e7 ]
一周没有更新了【吃瓜】
' z# m; R' L5 W3 }5 W 因为了小小的科（摸）研（鱼）任务 ! C& {8 D8 `' y" Y! x2 b$ x$ S. h3 \
忙
6 J. j' A, V' k! {$ U$ H, \ 都忙 * h5 D! F6 `# @" T) m5 G
忙点好啊（主要是早上不起床） 4 P9 T# D: O8 E& s
5 L3 p1 ^' g( m& @! l 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 # p5 i* F% u! K( t
在学习机器学习算法时，为了更好的理解算法的基本思想 ) f2 M1 q! j* J$ l3 T
会用到处理过的很干净的数据集
+ r$ d& g8 v; k* J* X$ a& o" ?! [ 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) p/ F7 |6 f. b+ B A
都可能导致无法匹配模型需求
6 d" S' T) j% _0 c! A1 [. Z 这时候就需要进行数据预处理工作 , M& e1 P' |! v% C+ f
) V9 ]! C. B: A$ a 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
! s- N. N4 x! N 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 , Q1 B1 f/ {( a
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
8 j$ _! i/ {" S" k, l3 a* P 这会放大温度的影响效果 p/ u1 ~/ [ F) Z9 n4 }% @
9 Y) k* f% x# j 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
! ^% W: ~' G# k3 K1 y 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
" z# G/ s) \9 p/ _- W* [( U1 x5 _ 归一化后的数据服从正态分布 ! D( k- }3 n# `" O% z3 a
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler $ n, R# Z3 v+ U5 b
7 m4 z1 y" W' h6 o! S& d
def mm():
8 e' X, [# }# H4 q7 p* n5 b9 N """
# g. S" q3 h# { 归一化处理
/ L7 z( F# [+ ]$ a: \ """ 4 f$ \4 G% F) d# u6 J
# 实例化MinMaxScaler函数，不填写 feature_range参数默认为0,1 2 F8 D8 q8 s& z% q j/ L* z7 q0 Z
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 3 [$ f( \. Z- p$ G7 T
; H: b" ]8 m4 ]4 G$ V. m data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
C# G! F! L' b9 |8 c8 N O& e7 a
% \' H v5 `& p: x, t! v2 W print(data) 2 V! t. B: j( J; S/ D( O
; a8 x x1 w! {5 j/ S return None @) [, m U) [, Y/ L! S
) v1 ?. @3 A% G+ @" f1 M, o
if __name__ == "__main__":
4 L8 A/ r2 \7 G8 f; w- C+ T1 e mm()
" [/ M# `) g2 H+ E! I 数据标准化
/ O8 ^! O1 N% c. [" q 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 # F, U- e5 }' v% O. ]& q( X
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
, U6 z9 n: m5 M1 a' |
% W2 c6 {$ `; f # x = x-mean/γ mean：平均值 γ： 标准差
4 ^1 P" b8 q2 A# f # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
8 D9 _5 R* K5 K; f+ U! L6 K # 优点，不易受异常数据印象 0 m' m3 T) L2 G1 Z6 Z
% F% _. M8 e. {6 ?( p
# 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 # ^4 {" q7 W6 \& Z9 K
def stand(): * i$ r" P5 ?! ]8 J% v
"""
$ M( U$ ]2 {" [- x6 _ 标准化缩放
2 X) d7 H& \( O Q """
; M7 Z, O1 s7 o) i% x std = StandardScaler() $ q! }# {* `: Y0 P3 h: W1 Q; a
1 v1 L/ O4 K9 P' a8 c# i
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
( \% Z" e: `- S, ^
9 M9 H' q+ O. q" Y data = std.fit_transform(pre_data)
u# c3 Q. ]+ B4 \ print((1000-2000))
. B- r7 V0 z/ Z' ` print(pre_data)
% Q+ h* R: E; F print(data)
4 J6 v6 [9 L0 u. F6 |+ ^$ B" D
G; m* S2 k) }, m- [! ~/ F G return None
$ d. j8 x# q$ y$ {8 w
- }3 T& J e1 M$ r* A if __name__ == "__main__":
, H+ m8 {* L& o( n stand()
7 {* N4 R' i9 P 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8 T* [# l ?2 j! U7 V$ L/ R# }, x# ]
K5 c: [( f- w3 h
0 q; n' r' @* q$ Q7 K, {' K! W1 |; j: F, J, ^, m r! s( Z
% E) s8 v& q" d J" S7 c9 W
7 O7 F U( x# ?; L |
