python大数据归一化

以下是一种常见的大数据归一化方法的Python实现：

import numpy as np

def MaxMinNormalization(x, Max, Min):
    x = (x - Min) / (Max - Min)
    return x

# 假设有一个大数据集data，其中的特征向量存储在一个numpy数组中
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对每个特征进行归一化处理
for i in range(data.shape[1]):
    feature = data[:, i]
    max_value = np.max(feature)
    min_value = np.min(feature)
    normalized_feature = MaxMinNormalization(feature, max_value, min_value)
    data[:, i] = normalized_feature

# 归一化后的数据存储在data中
print(data)

这段代码使用了Max-Min归一化方法，通过计算每个特征的最大值和最小值，将特征值映射到[0,1]的范围内。这样可以保证每个特征被平等对待，避免了大数据“吃掉”小数据的情况。

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5. 模型评估：对建立好的模型进行评估，包括模型拟合度、准确率、召回率、F1值等指标。

6. 模型应用：将建立好的模型应用到实际数据中，对房价进行预估。

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