! U- l v. `2 }7 b - E0 g, p6 c1 i2 R+ n% N
铁甲将军夜渡关
( A0 p1 r6 h) z. l' l0 W' a/ g 朝臣带漏五更寒
9 {* {* h1 E0 D' R 山寺日高僧未起 1 R5 m% p/ P7 N# S: D3 u
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音)
5 l1 E% w7 G8 O, G" k$ ]7 y 一周没有更新了【吃瓜】 # ^/ P; [) T6 j$ `
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
3 p3 ]0 Z* p: M: Q) } 忙
! c6 R* ]7 d. D' l+ P, _+ v 都忙 - W; @: O( d$ J; F7 b
忙点好啊(主要是早上不起床) 8 D5 g7 N% H' V% @
6 M% j2 |8 G7 E2 Y: ?; ^ 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
# ?& d$ T. W# C% R- X 在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想
0 m" N4 E$ H! \/ u 会用到处理过的很干净的数据集
) I/ G) L3 [; A& O) R8 V+ i 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 - z f7 `9 @ E
都可能导致无法匹配模型需求
. |* n; w3 y! I2 d1 p3 l 这时候就需要进行数据预处理工作 $ k- X. }5 F% I) N3 j0 O
o3 V+ ?/ O7 _* t7 Q 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化 5 R5 J5 D3 i+ t) p
比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
$ L P% ~& r6 l0 e$ |3 S/ K 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围 $ J( V8 I4 P6 |. R; W" x- W; E7 i
这会放大温度的影响效果
/ K$ V6 v7 `8 Q, i6 v7 t- E% ~ ( r! o6 Y' m6 T( U2 d2 e# w! Z P
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
4 |' K* v& c+ \, ]3 Z% A/ i$ C 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
7 @0 G3 [' s1 H2 \; H 归一化后的数据服从正态分布 7 l4 S/ e1 Z, ^7 B2 M: w, n& Z
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 5 I& T7 \2 p2 j
6 ?! \5 I k# Y$ `
def mm():
$ M, J+ j6 X @7 ]: K( ~ """
. a) s! W- ~% g4 i9 e* r$ u( r, c 归一化处理
! e( d2 j' y9 L6 l3 z: Z; w """ 7 F9 Q+ M; F% T* z
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 , [ G& F8 ]8 \( i( A/ X$ b% z8 J
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) + s/ C F. P) X; o: ~) x% o9 I
" f$ M/ A( s3 @& s: R: n9 }9 }
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
0 a: Z/ N3 f; k1 [8 A) T: v" p
print(data) 5 H( i* a" [9 _4 x- ]
' r* z. n6 u7 r- C$ k0 d; s
return None % W4 ]$ i( h8 }8 B5 Y
: j: u# A" G& T
if __name__ == "__main__": " v. Q5 h% P0 c# V
mm() 6 b8 Y% H% H$ s: k" q
* A$ V, `& {' H6 X' Z7 V
数据标准化+ O0 u* U2 n& Z3 q6 S
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
8 U9 N: G& j) h; I& a0 {- \ from sklearn.preprocessing import StandardScaler
2 @# E6 l% d& m3 i! A
& {* B5 m* K2 b2 y' O: D- }! d4 C- O # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
% u/ N# i O& H # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
1 a* d7 [) t' v. i # 优点,不易受异常数据印象 / p j- _8 e, {, z
! v5 N2 G- |5 }$ Z% s& R, e # 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 3 J1 q6 O6 Z' d, }6 }
def stand():
& X6 Z, t( A& O """
3 h @+ P& f( ]/ q0 q# L 标准化缩放# Q0 m/ M; P3 Z4 j) |: L
"""
. j( k& P! ~9 ]' l, \ std = StandardScaler() , T- q1 Z+ `3 J! H" Z8 D# E! K
) u9 i/ S! v" O/ k0 \; b2 ~
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
) t$ Q& \" _$ c! Q9 W7 S( y2 @
9 L, K6 K9 C2 h! i: z data = std.fit_transform(pre_data) 6 [( z$ k, C1 {; D0 A0 U
print((1000-2000)) - r/ N, Z1 N% {4 Q, M. W! @
print(pre_data) ; d9 P ]: [5 {0 @
print(data) * V, Z3 |$ t8 Y5 r; V
, i. Q# k4 M/ d* n return None
8 } u# k9 B+ g5 ^
, W- \2 d6 b1 L4 @8 \& K if __name__ == "__main__":
4 C0 U+ c. Z5 P4 r stand()
/ D' N6 N: X$ M3 w: `* ?' m
. T, U: o4 h: I9 i% `+ ~ + K0 Y( R& k: `( c
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& y! i& |1 s& t. a( X7 r' H & ?2 n9 p' P( E% x1 g7 K
4 |& j; k- q& I+ p7 h5 A( m; ^
' U0 b' n- ~; ?% U" c
5 W2 ?0 e; S* T. |8 Y K$ B4 m% j+ V/ L
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