; [/ ]. {' m! Q7 g
% q2 k' f+ R: ^! f5 B
铁甲将军夜渡关 8 [; c5 [! s- l( ~, K
朝臣带漏五更寒 2 l$ R$ o' [/ ^1 K6 [( p, @2 D
山寺日高僧未起 4 O# j" r6 n3 t: J! H
看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) $ R# I b" C+ G& D3 H B% T# @
一周没有更新了【吃瓜】
, S( K4 U$ c! G7 r: u2 ^ 因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
0 w$ h4 O0 Z0 n5 h 忙 + P, I* r2 H- b/ ?0 y2 e
都忙 7 d5 b$ s. |/ w* b7 h. L. ~
忙点好啊(主要是早上不起床)
' c/ R9 U( \8 Z) I5 @# H3 L
7 A5 K L& X" g0 c$ N3 @ 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 . E M7 Y7 `4 z3 F) n' W9 I
在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 ' _$ i# L( M( i$ t3 ~9 x) h8 y
会用到处理过的很干净的数据集
! Z1 y+ C9 W% H" Q, Y+ t 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
4 D- Z l! C7 Z) ?% y2 a. B: M2 w( i 都可能导致无法匹配模型需求
. x& c" B! G) |+ Y3 m; ]2 z 这时候就需要进行数据预处理工作
, D! s5 L/ d/ Y+ X) y + ~0 J& D! N/ {- Y+ ^
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
' o* I4 d+ u: j 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响 ) E! O, ?8 ^6 L1 O
22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
& K$ `1 K# ^- b) ?2 J1 O. O. c1 x7 m 这会放大温度的影响效果
4 M, J6 b5 b4 q/ R# ~: t
1 W0 S3 a6 Z* J3 @7 l* _6 ]4 I, _ 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 7 f+ J% O: D- d& a; Y
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 9 y( M# Y8 n5 e+ Q' l8 Q
归一化后的数据服从正态分布 5 E+ L, @' N3 ^
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ; S% m1 ]/ k5 M0 h/ L7 F! Y
' w! f* X, U Q$ f7 Q" k
def mm(): 8 q' _+ x3 s; S/ G( X6 q
"""
% x% k% K3 o- k+ w/ u 归一化处理
! Z: V' f% r8 @$ u """ / x% c7 }; p- W1 N% ?
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 8 ^1 i4 }) t9 _) D6 u9 [+ p
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
" o% H0 E) ]; V$ F/ }3 }
: f( x7 ]7 a$ m W- n6 ?6 t( v data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
: ^1 x. A0 I% V+ _3 K$ m! D. \6 F$ @% d3 g
print(data) f* x# R( W0 m$ l0 Q t' ?- Q
7 Z1 g- d Z6 e& u" j return None & J/ V2 c1 f' k9 T* _1 P7 |9 Y8 U# s
5 p' o4 @- y B3 V if __name__ == "__main__":
- w }" X" F" n& L4 O mm() 9 E! D. @7 v v
- B9 Q$ D0 _- A* y, X6 N+ ?- R
数据标准化6 s6 z- W" d0 W3 x ]9 v9 {* `9 v# o
标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布
$ V5 p8 b5 R5 d( W from sklearn.preprocessing import StandardScaler - R/ n; J! N- g: \& ~6 ^1 O
* _1 ?5 v! Y$ [% H" \" y& v # x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差. J+ p" }8 t4 M- ^/ F: k. y8 `9 ~
# 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 + p, F1 u/ M1 A ^5 S
# 优点,不易受异常数据印象
% j- j7 V; j$ E4 l
: o1 B6 L3 d- i- d; z # 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
$ l5 d0 Y3 `+ P! S* B def stand():
; D7 A. s( T6 n# [ """ - m4 E5 j) Z: u: L) \5 J6 l
标准化缩放
- r4 M+ P9 U5 W' v+ b& v """
( U2 M3 X' W# J# e4 C std = StandardScaler()
& O( A2 m5 G( H" R
' i' Z$ `+ g2 g, n& I1 Q+ s- ]3 C pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
" j* ]: C& L3 h6 |. i b7 f
6 N7 r* X# @* w6 `: E data = std.fit_transform(pre_data)
6 [5 D8 c; g' ^) E- g7 O print((1000-2000))
1 [. ~$ ]3 q5 l# ?9 X% K print(pre_data) 8 @: |5 v3 @! R% i7 Z
print(data)
; d1 U* P5 T. i6 J" x+ ?
+ v5 s* a$ \. Q, d! z return None 6 k- b( y. u9 m
/ M0 f! `0 A3 x( k4 A8 b& i( ]! B
if __name__ == "__main__":
/ U! S0 ~2 U& d; d$ v# H6 Z, Y stand()
8 X1 A; X9 g3 f' \) t( n & _, Y# C; \5 R
) Z! |9 @- q, T5 Y" z+ g9 L 关注我【生物海洋计算机支线】,获得更多生物海洋学,数据处理,作图等相关知识
) ~7 p+ A8 Q' k9 C; H ( [- T# }8 s j; j. R1 }
( [" J# s& F4 L+ r
! G" S0 d. D* k* G' U t7 e) q& O+ r2 p8 H) c
+ r" P4 r: L" L0 U+ _7 ] |