ss = StandardScaler()什么意思

时间: 2023-06-17 16:04:29 浏览: 110
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索尼SS00259-22版日文

这行代码使用了scikit-learn库中的StandardScaler类，它是一个用于数据标准化的类。标准化是一种常见的数据预处理方法，它将数据按照均值为0、方差为1的标准正态分布进行转换，使得不同特征之间的量级差异不会影响模型的学习效果。在这行代码中，ss是StandardScaler类的一个实例，可以用它来对数据进行标准化处理。
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ss = StandardScaler()

这是一个用于数据预处理的标准化工具，它可以将数据...ss = StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = ss.transform(X_test) 其中 X_train 和 X_test 分别是训练集和测试集的特征数据。

scaler_ss = StandardScaler() result_ss = scaler_ss.fit_transform(data_rn)

请注意，这里的data_rn是你的原始数据（可能是一个多列数组），而scaler_ss是StandardScaler类的一个实例。以下是一个完整的示例代码： python from sklearn.preprocessing import StandardScaler import ...

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...

请调试这段代码以实现梯度上升模型进行波士顿房价预测，画出预测图，代码如下：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error plt.style.use('ggplot') # 读入数据 data = pd.read_csv('D:\PycharmProjects\Boston_housing\housing.csv') X, y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_x = StandardScaler() X_train = ss_x.fit_transform(X_train) X_test = ss_x.transform(X_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)) from sklearn import ensemble # params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'} # clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params) clf = ensemble.GradientBoostingRegressor() clf.fit(X_train, y_train) clf_pre_values = clf.predict(X_test) # 预测值 print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test))) # 模型评分 print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre_values)))) # RMSE(标准误差) clf_pre = pd.DataFrame() clf_pre['Predict'] = clf_pre_values clf_pre['Truth'] = y_test.reset_index(drop=True) clf_pre.plot(figsize=(18, 8)) plt.figure() plt.show()

根据您提供的代码，我注意到您的代码中没有明确指定数据文件的路径。请确保housing.csv文件与您的代码在同一个文件夹中，并将文件的路径正确指定为相对路径或绝对路径。 另外，您的代码中没有导入matplotlib....

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

4. 从sklearn.preprocessing模块中导入StandardScaler类，用于对数据进行标准化处理。 5. 对训练集和测试集中的特征数据X进行标准化处理，使用fit()函数对scaler_X进行训练，再使用transform()函数对X_train和X_test...

('ss', StandardScaler()),

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def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) WindNumberList = list(data['WindNumber'].unique())

函数返回一个Pipeline对象，其中包含了StandardScaler()和IsolationForest()两个步骤。 该函数接下来定义了一个特征列表features，其中包含了三个特征：WindSpeed、Power和RotorSpeed。接着又定义了一个新的...

import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值，-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1

如果需要对数据进行标准化，则使用 sklearn 中的 StandardScaler 来进行处理。 4. 定义特征列，即三列值。 5. 创建一个空 DataFrame，用于保存检测到的异常值。 6. 对于所有被标记为异常值的行，将它们添加到新的...

数据准备：加载数据转换器（StandardScaler.joblib），并使用加载的数据转换器将【new_content】列进行数据标准化，新建变量【X_ss】存储该数据。

这里提到的是使用sklearn库中的StandardScaler来进行数据标准化。StandardScaler是一种常见的归一化方法，它会将特征缩放至均值为0，标准差为1的范围内。首先，你需要加载已经训练好的StandardScaler模型文件（如...

boston_xs=ss.fit_transform(boston_x)

But generally, the code ss.fit_transform(boston_x) suggests that the boston_x data is being preprocessed using a StandardScaler object ss. The fit_transform() method is being used to first ...

data[cols] = ss.fit_transform(data[cols])

这行代码是用 sklearn 库中的 StandardScaler 类对 data 中的 cols 列进行标准化处理，并将处理后的结果赋值回 data 中的相应列。具体来说，StandardScaler 类会计算出 cols 列的均值和标准差，然后对每个元素进行...

当特征数量远大于样本数量时，通常使用什么特征选择方法，需要保留特征数量为多少？请用python实现

ss = StandardScaler() X = ss.fit_transform(X) # L1正则化特征选择 lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X, y) # 输出保留的特征 print('保留的特征：', data['feature_names'][lasso.coef_ != 0]) 在这个...
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