python归一化调库实现

在Python中，可以使用scikit-learn库的`preprocessing`模块来实现归一化。具体实现方法如下：

1. 导入所需模块

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

2. 创建数据

data = np.array([[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9]])

3. 创建归一化器并拟合数据

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_scaler.fit(data)

4. 对数据进行归一化处理

normalized_data = min_max_scaler.transform(data)

5. 输出归一化后的数据

print(normalized_data)

输出结果为：

[[0.  0.  0. ]
 [0.5 0.5 0.5]
 [1.  1.  1. ]]

以上代码将数据进行了最小-最大缩放归一化处理，将数据缩放到0和1之间的范围内。如果要使用Z-score标准化方法，可以将`MinMaxScaler()`改为`StandardScaler()`即可。

相关问题

如何使用python进行sklearn nmi调库

要使用Python进行sklearn NMI（归一化互信息）的调库，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install -U scikit-learn

2. 导入需要的库，包括sklearn.metrics和numpy：

from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
import numpy as np

3. 准备好两个数组，分别表示真实标签和聚类结果。这些数组可以使用numpy数组或Python列表表示。这里假设真实标签为y_true，聚类结果为y_pred：

y_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 0]

4. 调用normalized_mutual_info_score函数，计算NMI分数。该函数接受真实标签和聚类结果作为输入，并返回一个NMI分数：

nmi_score = normalized_mutual_info_score(y_true, y_pred)
print("NMI Score:", nmi_score)

完整的代码如下所示：

from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
import numpy as np

y_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 0]

nmi_score = normalized_mutual_info_score(y_true, y_pred)
print("NMI Score:", nmi_score)

输出结果为：

NMI Score: 0.3333333333333333

这表示NMI分数为0.3333（取值范围为0到1，值越大表示聚类结果与真实标签越相关）。

用zhengqi_train.txt写二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

好的，我来回答你的问题。首先，二元逻辑回归是一种二分类算法，适用于特征向量线性可分的情况。其原理是将特征向量与权重向量进行点积并加上偏置，再将结果经过sigmoid函数映射到0~1之间，作为样本属于正类的概率。

手写实现二元逻辑回归的步骤如下：

1. 读取数据集并进行预处理，包括归一化、添加偏置等操作。

2. 初始化权重向量和偏置。

3. 使用梯度下降算法更新权重向量和偏置，直到达到收敛条件。

4. 根据训练好的模型预测测试集并计算准确率。

下面是使用Python实现的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = np.loadtxt('zhengqi_train.txt', delimiter='\t')

# 归一化
data[:, :-1] = (data[:, :-1] - np.mean(data[:, :-1], axis=0)) / np.std(data[:, :-1], axis=0)

# 添加偏置
data = np.insert(data, 0, values=1, axis=1)

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:2000, :]
test_data = data[2000:, :]

# 初始化权重向量和偏置
w = np.zeros((train_data.shape[1]-1, 1))
b = 0

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义损失函数
def cost_function(X, y, w, b):
    m = X.shape[0]
    z = np.dot(X, w) + b
    A = sigmoid(z)
    cost = (-1/m) * np.sum(y*np.log(A) + (1-y)*np.log(1-A))
    return cost

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, w, b, alpha, num_iterations):
    m = X.shape[0]
    for i in range(num_iterations):
        z = np.dot(X, w) + b
        A = sigmoid(z)
        dw = (1/m) * np.dot(X.T, (A - y))
        db = (1/m) * np.sum(A - y)
        w -= alpha * dw
        b -= alpha * db
    return w, b

# 训练模型
X_train = train_data[:, :-1]
y_train = train_data[:, -1].reshape(-1, 1)
w, b = gradient_descent(X_train, y_train, w, b, alpha=0.01, num_iterations=1000)

# 预测测试集
X_test = test_data[:, :-1]
y_test = test_data[:, -1].reshape(-1, 1)
y_pred = sigmoid(np.dot(X_test, w) + b)
y_pred[y_pred >= 0.5] = 1
y_pred[y_pred < 0.5] = 0

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

使用sklearn库实现二元逻辑回归的步骤如下：

1. 读取数据集并进行预处理，包括归一化、划分训练集和测试集等操作。

2. 使用LogisticRegression类训练模型。

3. 预测测试集并计算准确率。

下面是使用Python实现的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = np.loadtxt('zhengqi_train.txt', delimiter='\t')

# 归一化
data[:, :-1] = (data[:, :-1] - np.mean(data[:, :-1], axis=0)) / np.std(data[:, :-1], axis=0)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

需要注意的是，使用sklearn库实现的二元逻辑回归通常会比手写实现的效果更好，因为它使用了更高级的优化算法（如L-BFGS）来求解最优参数。