test_F001[:, 2:] = min_max_scaler.transform(test_F001[:, 2:])
时间: 2024-01-15 10:03:36 浏览: 29
这段代码是对测试数据进行最小-最大归一化的操作。它使用了与前面代码相同的 min_max_scaler 对 test_F001 数组的第二列及之后的列进行归一化操作。与前一段代码不同的是,这里使用的是 min_max_scaler.transform() 方法,而不是 min_max_scaler.fit_transform() 方法。这是因为在测试阶段,我们已经使用训练数据对 min_max_scaler 进行了拟合,所以只需要使用 transform() 方法对测试数据进行归一化即可。
相关问题
def forward(self, x): a = self.attn(x) x = self.norm1(x + a) a = self.fc1(F.elu(self.fc2(x))) x = self.norm2(x + a) train_F001[:, 2:] = min_max_scaler.fit_transform(train_F001[:, 2:])
这段代码是一个神经网络模型中的前向传播函数。它接收一个输入张量 x,并通过 self.attn 函数计算注意力权重 a。然后通过 self.norm1 对输入张量 x 和注意力权重 a 进行残差连接和归一化操作。
接下来,通过 self.fc2 和 self.fc1 对残差连接后的张量 x 进行线性变换和激活函数操作。具体来说,先通过 self.fc2 进行线性变换,然后使用 F.elu 函数进行激活操作,再通过 self.fc1 进行线性变换。
最后,再次进行残差连接和归一化操作,通过 self.norm2 对残差连接后的张量 x 和线性变换后的张量 a 进行归一化。至此,前向传播函数结束。
另外,代码的最后一行通过 min_max_scaler.fit_transform 对 train_F001 数组的第二列及之后的列进行了最小-最大归一化操作。
transform() 方法
在机器学习中,`transform()` 方法用于将数据集进行转换。具体而言,在特征预处理过程中,`transform()` 方法被用来对数据集进行归一化、标准化、降维等操作。
对于最小-最大归一化(Min-Max Scaling)来说,`transform()` 方法会根据已经拟合好的归一化器(如 `min_max_scaler`)对数据集进行转换操作,将数据集中的每个特征缩放到指定的范围内。
例如,对于代码中的 `min_max_scaler.transform(train_F001[:, 2:])` 操作,它将 `train_F001` 数组的第二列及之后的列进行最小-最大归一化转换。`transform()` 方法根据已经拟合好的 `min_max_scaler` 对这些列进行缩放,使得它们的取值范围落在预先指定的范围内。这样就完成了对训练数据的归一化处理。
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