training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)
时间: 2023-06-23 18:09:55 浏览: 45
这行代码使用了 `sc` 这个 `sklearn.preprocessing` 中的 `StandardScaler` 对象,对训练集数据 `training_set` 进行了标准化处理。标准化处理可以将数据转换为均值为0,标准差为1的数据,并且可以消除不同变量之间的量纲影响,从而提高模型的训练效果。具体来说,这行代码将训练集数据按列进行标准化处理,即将每列数据减去该列的均值,再除以该列的标准差。处理后返回标准化后的训练集数据 `training_set_scaled`。
相关问题
pytorch代码,features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d),features_train_set_2d为ndarray格式
在 PyTorch 中,可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据,而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 将 ndarray 转换为 tensor
features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d)
# 对 tensor 进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0)
```
其中,dim=0 表示对列进行标准化处理,即将每一列的元素缩放到均值为0,方差为1的范围内。
mm = preprocessing.MinMaxScaler() fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
这段代码使用了`preprocessing`模块中的`MinMaxScaler`类来进行特征缩放。`MinMaxScaler`是一种常用的特征缩放方法,将数据缩放到指定的范围内。
在代码中,`mm`是`MinMaxScaler`类的一个实例化对象。接下来,使用`fit_transform()`方法将`fea_train`数据集进行拟合和转换,得到经过缩放后的数据集`fea_train_scaled`。
具体代码如下:
```python
from sklearn import preprocessing
mm = preprocessing.MinMaxScaler()
fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
```
请注意,在使用`MinMaxScaler`进行特征缩放之前,需要确保`fea_train`是一个二维的数组或矩阵类型的数据,其中行表示样本,列表示特征。如果你的数据不符合这个要求,请先对数据进行必要的处理和转换。
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