特征缩放的秘籍:sklearn中的数据标准化技术
特征缩放的秘籍:sklearn中的数据标准化技术
在机器学习中,特征缩放(Feature Scaling)是数据预处理的重要步骤,它确保了不同量纲和范围的特征在模型训练中具有相同的重要性。Scikit-learn(简称sklearn),作为Python中一个功能丰富的机器学习库,提供了多种特征缩放方法。本文将详细介绍sklearn中的特征缩放方法,并提供详细的代码示例。
1. 特征缩放的重要性
特征缩放可以带来以下好处:
- 提高模型性能:许多算法对数据的尺度敏感,缩放可以提高它们的性能。
- 避免数值问题:防止因数值范围过大导致的计算问题。
- 加快收敛速度:在梯度下降等优化算法中,缩放可以加快收敛。
2. sklearn中的特征缩放方法
sklearn提供了以下几种主要的特征缩放方法:
- Min-Max缩放(
MinMaxScaler):将特征缩放到给定的范围内,默认是[0, 1]。 - 标准化(
StandardScaler):将特征转换为均值为0,标准差为1的标准正态分布。 - 最大绝对值缩放(
MaxAbsScaler):将特征缩放到[-1, 1]的范围内。 - Robust缩放(
RobustScaler):使用中位数和四分位数范围进行缩放,对异常值具有鲁棒性。
3. 使用MinMaxScaler进行特征缩放
MinMaxScaler是最常见的特征缩放方法之一。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 创建MinMaxScaler实例
scaler = MinMaxScaler()# 拟合数据并进行缩放
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
4. 使用StandardScaler进行标准化
StandardScaler将数据转换为标准正态分布。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建StandardScaler实例
scaler = StandardScaler()# 拟合数据并进行标准化
X_standardized = scaler.fit_transform(X)
5. 使用MaxAbsScaler进行最大绝对值缩放
MaxAbsScaler将特征缩放到[-1, 1]的范围内。
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler# 创建MaxAbsScaler实例
scaler = MaxAbsScaler()# 拟合数据并进行缩放
X_maxabs_scaled = scaler.fit_transform(X)
6. 使用RobustScaler进行Robust缩放
RobustScaler对异常值具有鲁棒性。
from sklearn.preprocessing import RobustScaler# 创建RobustScaler实例
scaler = RobustScaler()# 拟合数据并进行缩放
X_robust_scaled = scaler.fit_transform(X)
7. 特征缩放的注意事项
- 选择适当的缩放方法:根据数据的特性和模型的需求选择合适的缩放方法。
- 避免数据信息丢失:在缩放过程中,要确保数据的原始信息不被丢失。
- 缩放与模型选择:不同的模型可能对外设化特征的敏感度不同。
8. 特征缩放的实际应用
特征缩放在许多机器学习任务中都有应用,包括分类、回归、聚类等。
9. 结语
特征缩放是机器学习中不可或缺的数据预处理步骤。通过使用sklearn提供的特征缩放方法,我们可以有效地调整数据的尺度,提高模型的性能和稳定性。本文的介绍和代码示例为读者提供了一种系统的方法来理解和应用特征缩放技术。在实际应用中,合理地选择和使用特征缩放方法对于提高模型的泛化能力和避免过拟合具有重要意义。随着机器学习技术的不断发展,特征缩放将继续在数据预处理中发挥重要作用。
相关文章:
特征缩放的秘籍:sklearn中的数据标准化技术
特征缩放的秘籍:sklearn中的数据标准化技术 在机器学习中,特征缩放(Feature Scaling)是数据预处理的重要步骤,它确保了不同量纲和范围的特征在模型训练中具有相同的重要性。Scikit-learn(简称sklearn&…...
hdfs文件系统
简述什么是HDFS,以及HDFS作用 ? HDFS在Hadoop中的作用是为海量的数据提供了存储,能提供高吞吐量的数据访问,HDFS有高容错性的 特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数…...
基于STM32设计的个人健康检测仪(华为云IOT)(191)
基于STM32设计的个人健康检测仪(华为云IOT)(191) 文章目录 一、设计需求1.1 设计需求总结1.2 设计思路【1】整体设计思路【2】整体构架【3】ESP8266模块配置【4】上位机开发思路【5】供电方式1.3 项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】课题研究的意义【…...
面试:CUDA Tiling 和 CPU tiling 技术详解
目录 一、CUDA Tiling 和 CPU Tiling 技术概述 (一)技术原理 (二)应用场景 (三)优势和劣势 二、Tiling 技术在深度学习中的应用 三、Tiling 技术的缺点 一、CUDA Tiling 和 CPU Tiling 技术概述 Til…...
SQL语句中,`TRUNCATE` 和 `DELETE`的区别
TRUNCATE 和 DELETE 是 SQL 中用于删除表中数据的两种命令,它们有一些关键区别: 1. 基本区别 DELETE: 删除表中的数据,但不会删除表结构和索引。可以使用 WHERE 子句来删除特定的记录,也可以不使用 WHERE 子句来删除所有记录。会…...
【Git】.gitignore全局配置与忽略匹配规则详解
设置全局配置 1)在C:/Users/用户名/目录下创建.gitignore文件,在里面添加忽略规则。 如何创建 .gitignore 文件? 新建一个.txt文件,重命名(包括后缀.txt)为 .gitignore 即可。 2)将.gitignore设…...
基于 YOLO V10 Fine-Tuning 训练自定义的目标检测模型
一、YOLO V10 在本专栏的前面几篇文章中,我们使用 ultralytics 公司开源发布的 YOLO-V8 模型,分别 Fine-Tuning 实验了 目标检测、关键点检测、分类 任务,实验后发现效果都非常的不错,但它已经不是最强的了。最新的 YOLO-V10 已经…...
Java学习2
1 如果要使用Long类型的变量,在数据值的后面加上L为后缀(可以是大写也可以是小写),例如 Long i9999999L; 2 如果要使用float类型的变量,在数据值的后面加上F为后缀(可以是大写也可以是小写)&a…...
CSS、less、 Sass、
1 CSS 1.1 css中.a.b 与 .a .b(中间有空格)的区别 区别: .a.b是获取同时含有a和b的元素.a .b(中间有空格),是获取.a元素下的所有.b元素<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8"><meta name=&quo…...
北京大学:利用好不确定性,8B小模型也能超越GPT-4
大模型有一个显著的特点,那就是不确定性——对于特定输入,相同的LLM在不同解码配置下可能生成显著不同的输出。 比如问一问chatgpt“今天开心吗?”,可以得到两种不同的回答。 常用的解码策略有两种,一个是贪婪解码&am…...
哪些云服务商已通过了等保2.0合规性评估?
已通过等保2.0合规性评估的云服务商 根据最新的搜索结果,以下是已通过等保2.0合规性评估的云服务商: 阿里云:阿里云的“电子政务云平台系统”是全国首个通过等保2.0国标测评的云平台,显示了其在云计算领域的安全合规能力。华为云…...
PHP在线加密系统源码
历时半年,它再一次迎来更新[飘过] 刚刚发的那个有点问题,重新修了一下 本次更新内容有点多 1. 更新加密算法(这应该是最后一次更新加密算法了,以后主要更新都在框架功能上面了) 2. 适配php56-php74 3. 取消批量加…...
OpenCV学习笔记 比较基于RANSAC、最小二乘算法的拟合
一、RANSAC算法 https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134887458https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134887458 二、最小二乘算法 https://skydance.blog.csdn.net/article/details/115413982...
前端JS特效第53集:带声音的烟花模拟绽放特效插件
带声音的烟花模拟绽放特效插件,先来看看效果: 部分核心的代码如下(全部代码在文章末尾): <!DOCTYPE html> <html lang"en" > <head><meta charset"UTF-8"><title>Firework Simulator v2&…...
好展位,抢先订!2025浙江(玉环)机械展
2025第18届浙江(玉环)机械工业展览会 时间地点:2025年4月25-28日 玉环会展中心 近年来,随着玉环工业经济的蓬勃发展,汽摩配件、阀门水暖五金产业、铜加工、眼镜配件、金属加工生产等行业,如同贪婪的巨人&…...
Java面试八股之Spring如何解决循环依赖
Spring如何解决循环依赖 在Spring框架中,循环依赖问题通常发生在两个或多个Bean相互依赖的情况下。Spring为了解决循环依赖问题,采用了不同的策略,这些策略主要取决于Bean的作用域以及依赖注入的方式。下面是一些关键点: 单例Be…...
如何为 SQL Server 设置强密码以增强安全性?
为 SQL Server 设置强密码是增强数据库安全性的重要步骤。以下是一些关键步骤和最佳实践: 1. 使用复杂密码 长度:密码应至少为 12 个字符。字符类型:包括大写字母、小写字母、数字和特殊字符(如 !#$%^&*())。避免…...
C语言实现三子棋
通过一段时间的学习,我们已经能够较为熟练地使用分支语句,循环语句,创建函数,创建数组,创建随机数等。之前我们做过一个扫雷游戏,今天让我们再尝试创作一个三子棋游戏吧~ 一、三子棋游戏的思路 三子棋的游…...
昇思25天学习打卡营第XX天|RNN实现情感分类
希望代码能维持开源维护状态hhh,要是再文件整理下就更好了,现在好乱,不能好fork tutorials/application/source_zh_cn/nlp/sentiment_analysis.ipynb MindSpore/docs - Gitee.com...
linux深度学习环境配置(cuda,pytorch)
显卡驱动 首先查看linux服务器是否存在显卡驱动,可以输入以下命令 nvidia-smi如果没有直接显示下面的画面 则进行下面的步骤: ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers autoinstall上述步骤的意思是直接在线安装 然后重启linux服务器 reboot发现…...
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
C++初阶-list的底层
目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...
stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?
今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
Objective-C常用命名规范总结
【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名(Class Name)2.协议名(Protocol Name)3.方法名(Method Name)4.属性名(Property Name)5.局部变量/实例变量(Local / Instance Variables&…...
家政维修平台实战20:权限设计
目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色…...
C++使用 new 来创建动态数组
问题: 不能使用变量定义数组大小 原因: 这是因为数组在内存中是连续存储的,编译器需要在编译阶段就确定数组的大小,以便正确地分配内存空间。如果允许使用变量来定义数组的大小,那么编译器就无法在编译时确定数组的大…...
C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解
在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...
PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试
前不久,PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5!作为 PHP 语言的又一次重要迭代,PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是,借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
