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 20:26:18 浏览: 111
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sklearn：sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略

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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。
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通常，建议在模型训练前单独进行数据预处理，例如使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler。如果 fit_intercept 设置为 False，normalize 参数将被忽略，因为没有截距项，标准化的意义减弱。 3. **copy_X*...
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ANN.zip_sklearn_sklearn ANN_skleran ann_神经网络 分类

sklearn.preprocessing模块提供了多种预处理方法，如StandardScaler或MinMaxScaler。 3. **训练模型**：使用fit方法将预处理后的数据集传递给模型进行训练。训练过程中，可以设置最大迭代次数（max_iter）...

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)

你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码，使用的是...其中，MinMaxScaler用于对数据进行归一化处理，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。最后使用K近邻分类器进行预测，并输出预测结果。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data)

train_data = scaler.fit_transform(train_data) 是将训练数据进行归一化处理，并将结果保存在 train_data 变量中。fit_transform() 方法中的 fit 操作是计算训练数据中每个特征的最小值和最大值，以便进行...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.fit_transform(X_test)

在这段代码中，首先导入了StandardScaler类，然后通过实例化一个StandardScaler对象sc，调用其fit_transform()方法对训练集X_train和测试集X_test进行标准化处理。注意，训练集和测试集都需要进行标准化处理，但是在...

File "<ipython-input-13-a93fa9f341f1>", line 2 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ^ IndentationError: unexpected indent#数值型变量预处理， from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print(X_train_num.head())

这个错误提示显示在第二行的 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 这一行出现了缩进错误。可能是你在该行前面多输入了空格或制表符，导致代码格式不符合 Python 的语法规定。建议你检查一下该行前面的...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss = StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = ss.transform(X_test)解释代码

具体来说，这段代码首先创建了一个 StandardScaler 的实例 ss，并通过 X_train 数据对其进行训练（即计算出训练集的均值和标准差），然后利用训练好的 ss 对 X_train 和 X_test 进行标准化操作。其中，X_train 是...

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

首先，将数据集分为自变量（X）和因变量（y），然后使用train_test_split函数将数据集分为训练数据集和测试数据集。接着，使用StandardScaler函数对自变量进行标准化处理，使得数据分布更加符合正态分布。最后，使用...

#数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X_train) X_train_s = scaler.transform(X_train) X_val_s = scaler.transform(X_val) test_s=scaler.transform(test)

首先从sklearn库导入StandardScaler类，然后创建一个StandardScaler对象scaler，并使用fit方法对训练数据X_train进行拟合，得到数据的均值和标准差。接下来分别使用transform方法对训练数据X_train，验证数据X_val和...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test)报错NameError: name 'x_train' is not defined

from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 假设 x_train 是一个 2D 数组 x_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 创建 StandardScaler 实例 transfer = StandardScaler() # 对 x_train 进行...

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test)

然后使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理，其中将fit_transform函数用于训练集，transform函数用于测试集。标准化处理可以使得各个特征的尺度一致，避免某些特征对模型的影响过大。

com= x_train.columns # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler AAA = StandardScaler().fit(x_train) ## 生成规则 x_train = AAA.transform(x_train) # 规则应用于训练集 x_test = AAA.transform(x_test) # 规则应用于测试集 # 转回DataFrame x_train = pd.DataFrame(x_train) x_test = pd.DataFrame(x_test) # 将列名加回来 x_train.columns = com x_test.columns = com x_train.head()

接着，使用transform()函数将规则应用于训练集和测试集，对它们进行标准化处理。由于标准化后的数据不再是DataFrame格式，因此需要将它们转回DataFrame格式，并将列名加回来，以便后续处理。最后，使用head()...

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)而不是MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)。同时，第22行的代码也存在错误，应该为KNeighborsClassifier()...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) 定义一个包含4个Dense层的神经网络模型： from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers ...

# Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Iris.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, -1].values # Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0) # Feature Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) # Training the Decision Tree Classification model on the Training set from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) # Making the Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score y_pred = classifier.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred))解释每行代码

from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) 这一部分代码使用StandardScaler函数对特征进行标准化处理，将...
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