, q8 t4 b, Z9 R6 \7 `( @
4 v3 _- \0 L# l9 r 铁甲将军夜渡关 % M, h) v9 q' b5 k2 d& w: W+ }& ~8 V0 s/ V
朝臣带漏五更寒 2 ~4 \, O6 f6 ^( K6 ]* S- C+ R
山寺日高僧未起 ) l& W+ D. v) ?7 l6 x+ z& {& c
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
7 U* O3 Q f: \2 g" T 一周没有更新了【吃瓜】 . J7 B5 I6 a8 d L
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务 0 X4 p2 P. j- o" ?2 M8 @* n- y% D3 B
忙 - s: ^3 i7 ^0 {: ?
都忙
: T+ ?; j7 ^, Q( K 忙点好啊(主要是早上不起床)
! G1 g. m. V6 F# \6 u2 z' C
4 {* \9 g5 N$ o4 e% j 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
! {, `* z% v1 R( i* I5 Q! J6 d 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想
+ C# H$ g& B: A3 U; P Q 会用到处理过的很干净的数据集
" I5 u; w, n4 \; F- E 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
' x, {. y$ f( _3 X 都可能导致无法匹配模型需求 - d3 i- A; j* ^# s* |4 c) G. [
这时候就需要进行数据预处理工作 9 D: E2 D- Q' V: v# f
1 X8 U( X. d$ d& s2 ^7 r# Q 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 + s6 X4 s4 \3 P
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
) N; E8 _5 g1 b7 O 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 5 N, q" b- N& C, ^
这会放大温度的影响效果
1 p' h5 d2 H' O6 m4 H 9 B1 A- \/ W) l" e* g$ @
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
: X7 P4 Z4 Z, O+ F$ N 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
$ l" [9 t) n6 i: f5 l 归一化后的数据服从正态分布 ) P/ \+ F' Z `: T* F+ K B/ ]4 z
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 4 C; B) J6 V, L5 m- g
8 Y' [, ~/ M+ S0 Q# j6 Q+ h1 M. v def mm():
3 t1 ^) Z: `5 [ """
9 i, U8 G' x: `" C0 W 归一化处理 . q) v l2 b8 \* g! d# J# w
""" * i- l9 C: R7 b% w i0 V: R$ r
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1
1 C3 f. Y" h0 }) ~1 j+ Q mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 3 Z* k7 u* R4 q8 N
0 C; v4 _: }$ P& c' ]: `
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
8 S0 ^' p/ j. R* F" D @, D/ A# P$ ?! g) a: L3 u2 o' ]7 o
print(data) ' `' ~8 k. M* E& Q( i
! v! z# O# f) _
return None
. Z6 n& t$ J! F6 O8 r) i! `& }3 W- s9 Y
if __name__ == "__main__":
% S- D9 `: e4 f) W y. w; X6 D- i5 I mm() 8 I: v" w3 R& H: a
# Z1 H) I/ t& [1 n# |/ f: S4 Q2 k1 s8 O
数据标准化" c/ T7 V" }8 W. G5 J- _8 i0 L3 b
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
# W, a4 g& l* }& X0 d from sklearn.preprocessing import StandardScaler
: B O6 a8 c6 \6 ]; ]1 I' k
c2 ^- Y v8 c9 P" N8 N8 h3 R r1 x # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差- _4 h6 [9 e# x0 U- v
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 0 b% }; P1 W% @( D. e8 ~
# 优点,不易受异常数据印象
3 [) l( T2 ?5 h/ l4 G# O+ S( t2 r* S0 j% D
# 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
6 L3 `! N& H. a. t def stand(): : s! ]: E( U8 |6 K7 `* u
"""
0 p1 j* w u+ F: b. ]0 c( n/ B% K 标准化缩放
4 a8 `8 o' @. ~& Q' n """
2 `' @: V6 f! W3 X" ? std = StandardScaler() - A0 S' ^9 n U2 s
, a! d% l4 x0 S. A- F D
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] ( K0 g( t1 `6 \0 a' c/ x3 L
8 P4 }; _. c% [- F: G; {5 i, b
data = std.fit_transform(pre_data)
4 s3 P3 o/ U- w$ K- I" ?4 p h6 p print((1000-2000)) 2 T8 q% I% m3 x- B7 Q5 l% [4 h& m8 j
print(pre_data)
' x4 W% _0 R' G& ~- I print(data) , I8 W0 l) G7 w1 l
+ u, Y8 g4 w! J/ K& z: N9 C
return None
4 U0 H0 b. @5 x# S+ ~ X9 `
* C) i; X9 y8 Z: I5 S6 n* G if __name__ == "__main__": $ }; ~0 X6 }( g9 v( k+ l) J0 ~% A% \
stand()
3 }, c2 P, C: J$ ~0 c7 [
4 [4 g; R+ L& V# t, M o" E2 S4 z5 j+ S" T
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/ p1 b! V3 S, p/ l7 H) K7 I: s: D
, E! _! F: C2 C" m0 x. I2 x& U
; }1 C8 G; s- H1 B* a R3 k! s- R" K/ W# _
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