如果我使用fit_transform进行的标准化呢

如果你直接使用`fit_transform`方法对数据进行标准化，那么这个操作通常是在训练模型前对数据集进行预处理的过程。`fit_transform`会在一次操作中完成两件事：

1. **拟合（Fit）**：它会计算输入数据的均值和标准差，用于确定每个特征的标准范围。这是为了找出每个特征应该调整到什么程度，使得所有的数据点都在新的零均值和单位方差范围内。

2. **转换（Transform）**：接着，它会对输入的数据应用上述学到的变换规则，生成一个新的标准化后的数据集。

例如，在Python的`sklearn.preprocessing`库中：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = ...  # 你的原始数据
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

在这个例子中，`scaled_data`就是经过标准化的新数据。如果你想在之后加入新的数据并保持一致性，你需要再次调用`transform`方法。

相关问题

st=StandardScaler() dataset_st=st.fit_transform(count) dataset_st=st.fit_transform(earn) dataset_st=st.fit_transform(gas) dataset_st=st.fit_transform(NG) dataset_st=st.fit_transform(EUA) dataset_st=st.fit_transform(CER) dataset_st=st.fit_transform(hs300) dataset_st=st.fit_transform(zz500) dataset_st=st.fit_transform(price)，怎么修改代码，使得数据可以无限大或者非常大，不受float64的影响

要使数据无限大或非常大，您可以使用Python中的Bigfloat库，它可以处理任意精度的浮点数。您可以将您的数据转换为Bigfloat类型，以避免受到float64的限制。以下是修改代码的示例：

from bigfloat import *

# 将数据转换为Bigfloat类型
count_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(count)]
earn_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(earn)]
gas_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(gas)]
NG_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(NG)]
EUA_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(EUA)]
CER_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(CER)]
hs300_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(hs300)]
zz500_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(zz500)]
price_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(price)]

# 将数据转换为numpy array类型
dataset_st = np.array([count_st, earn_st, gas_st, NG_st, EUA_st, CER_st, hs300_st, zz500_st, price_st])

# 进行标准化处理
dataset_st = st.fit_transform(dataset_st)

请注意，使用Bigfloat库可能会导致代码运行速度较慢，因为它需要更多的计算资源来处理任意精度的浮点数。

labels_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(labels_train_set_2d)，调用标准化器，对labels_val_set_2d进行标准化

好的，您想对labels_val_set_2d进行标准化，可以使用与labels_train_set_2d_scaled一样的标准化器进行标准化，代码如下：

labels_val_set_2d_scaled = scaler.transform(labels_val_set_2d)

这里需要注意的是，一定要使用fit_transform()方法来拟合训练集并进行标准化，而在验证集中则只需要使用transform()方法进行标准化。