机器学习和数据挖掘04-PowerTransformer与 MinMaxScaler

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习和数据挖掘04-PowerTransformer与 MinMaxScaler。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概念 PowerTransformer(幂变换器)

PowerTransformer 是用于对数据进行幂变换(也称为Box-Cox变换)的预处理工具。幂变换可以使数据更接近正态分布,这有助于某些机器学习算法的性能提升。它支持两种常用的幂变换:Yeo-Johnson变换和Box-Cox变换。

代码实现

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
import numpy as np

data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])

transformer = PowerTransformer(method='yeo-johnson')
transformed_data = transformer.fit_transform(data)

print("Original Data:\n", data)
print("Transformed Data:\n", transformed_data)

概念MinMaxScaler(最小-最大缩放器)

MinMaxScaler 是用于将数据进行最小-最大缩放的预处理工具。它将数据缩放到指定的范围,通常是
0,到。这对于那些受到特征尺度影响的算法(如K近邻和支持向量机)非常有用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-686928.html

代码实现

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print("Original Data:\n", data)
print("Scaled Data:\n", scaled_data)

到了这里,关于机器学习和数据挖掘04-PowerTransformer与 MinMaxScaler的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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