robustscaler 计算公式
时间: 2023-03-26 07:01:20 浏览: 82
robustscaler 的计算公式是:(X - Q2(X)) / (Q3(X) - Q1(X)),其中 X 是原始数据,Q1(X) 是 X 的第一个四分位数,Q2(X) 是 X 的中位数,Q3(X) 是 X 的第三个四分位数。
相关问题
RobustScaler
RobustScaler是Scikit-Learn中的一个数据归一化方法,它对数据进行缩放,使得数据具有鲁棒性,即对异常值不敏感。与MinMaxScaler和StandardScaler不同,RobustScaler使用中位数和四分位数来缩放数据。
具体而言,RobustScaler使用以下公式进行转换:
X_scaled = (X - X_median) / IQR
其中,X是原始特征值,X_median是特征的中位数,IQR是四分位距(即上四分位数减去下四分位数)。
通过使用中位数和四分位距而不是均值和方差,RobustScaler能够更好地处理存在异常值的数据。它将数据缩放到一个相对较小的范围内,使得模型更加稳健。
在使用RobustScaler时,建议先移除异常值,然后再进行数据归一化操作。这样可以确保得到更准确的结果。
robustscaler 标准化原理
RobustScaler 是一种数据标准化方法,它可以通过中位数和四分位数范围来缩放数据,从而使得数据更具有鲁棒性。具体来说,它将每个特征的值减去该特征的中位数,然后再除以该特征的四分位数范围。这种方法可以有效地处理异常值的影响,使得标准化后的数据更加稳定和可靠。
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