from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mms = MinMaxScaler() mms.fit(X_train) X_train = mms.transform(X_train) X_test = mms.transform(X_test) 是在干什么
时间: 2024-04-28 11:26:18 浏览: 17
这段代码是使用sklearn库中的MinMaxScaler对数据进行归一化处理。具体来说,它首先实例化一个MinMaxScaler对象mms,并使用训练集数据X_train对其进行拟合,即计算出每个特征的最大值和最小值。然后,它将训练集数据X_train和测试集数据X_test都进行了归一化处理,即将每个特征的值都缩放到了[0, 1]的范围内。归一化处理的目的是为了让不同特征之间的值具有可比性,并且避免某些特征对模型的影响过大。
相关问题
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
`sklearn.preprocessing` 是 Scikit-learn 库中的一个模块,提供了多种数据预处理和特征工程的方法。`MinMaxScaler` 是其中的一个类,用于将数据缩放到指定的范围内(默认为 0 到 1)。其使用方法如下:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()
# 对数据进行缩放
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
```
其中,`fit_transform()` 方法用于对数据进行缩放,并返回缩放后的数据。在使用 `fit_transform()` 方法之前需要先创建 `MinMaxScaler` 对象并对其进行配置。
如何使用from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler将数据归一化
要使用`MinMaxScaler`类将数据归一化,首先需要导入该类:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
```
然后,创建一个`MinMaxScaler`对象:
```python
scaler = MinMaxScaler()
```
接下来,将要归一化的数据传递给`fit_transform`方法:
```python
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
```
这将返回归一化后的数据。请注意,`fit_transform`方法会同时拟合和转换数据。如果你已经拟合了一个`MinMaxScaler`对象,并且想将另一个数据集应用于相同的转换,你可以使用`transform`方法而不是`fit_transform`方法:
```python
normalized_data = scaler.transform(new_data)
```
这样就可以将新的数据集进行归一化处理。