【人工智能概论】 用Python实现数据的归一化
【人工智能概论】 用Python实现数据的归一化
文章目录
- 【人工智能概论】 用Python实现数据的归一化
- 一. 数据归一化处理的意义
- 二. 常见的归一化方法
- 2.1 最大最小标准化(Min-Max Normalization)
- 2.2 z-score 标准化
- 三. 用sklearn实现归一化
一. 数据归一化处理的意义
- 多特征数据集常会遇到这样的问题,不同特征间的取值范围往往有很大的差别,甚至是存在数量级方面的差异,这很有可能会导致深度学习算法精确度的降低,因此对数据进行归一化处理是很有意义的。
二. 常见的归一化方法
2.1 最大最小标准化(Min-Max Normalization)
- 公式: x ′ = x − m i n ( x ) m a x ( x ) − m i x ( x ) x^{'} = \frac{x - min(x)}{max(x)-mix(x)} x′=max(x)−mix(x)x−min(x)
- 这是一种线性映射的方法,将原始数据线性映射到[0 1]的范围内, X为原始数据;
- 比较适用于数值比较集中的情况;
- 缺陷:如果max和min不稳定,很容易使得归一化结果不稳定;
2.2 z-score 标准化
- 公式: x ∗ = x − μ σ x^{*} = \frac{x - \mu}{\sigma } x∗=σx−μ其中,μ、σ分别为原始数据的均值和方差。
- 将原始数据归一化为均值为0、方差1的数据;
- 该方法要求原始数据的分布近似为高斯分布,否则归一化的效果会变得很糟糕。
三. 用sklearn实现归一化
- 创建测试数据
# 创建数据
import pandas as pdimport numpy as npx=np.random.randint(1,1000,(10000,5))x=pd.DataFrame(x)print(x)

- 查看原始数据的均值与方差
# 查看原始数据的均值、方差print("原始数据均值")
display(x.mean())
print("原始数据方差")
display(x.var())

- 最大最小标准化(Min-Max Normalization)
# 最大最小标准化(Min-Max Normalization)from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerx_min=MinMaxScaler().fit_transform(x)x_min=pd.DataFrame(x_min)display(x_min.mean())display(x_min.var())

- z-score 标准化
# z-score 标准化from sklearn.preprocessing import StandardScalerx_std=StandardScaler().fit_transform(x)x_std=pd.DataFrame(x_std)display(x_std.mean())display(x_std.var())

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