QuantileTransformer的数学原理
时间: 2023-12-13 22:32:33 浏览: 167
数模转换原理
QuantileTransformer是一种转换方法,它可以将数据映射到一个均匀分布上,从而使得转换后的数据具有相同的统计特性。其数学原理如下:
1. 对于给定的一组数据,首先将其排序,然后计算每个数据点在排序后数据中的百分位数(即数据点在排序后数据中所处的位置除以数据总数),得到一组百分位数。
2. 将这些百分位数作为新数据的值,这样就得到了一组均匀分布的数据。
下面是一个使用QuantileTransformer的例子:
```python
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
import numpy as np
# 创建一组数据
data = np.array([[10, 2], [5, 1], [7, 3]])
# 创建QuantileTransformer对象
qt = QuantileTransformer(n_quantiles=3, random_state=0)
# 对数据进行转换
data_trans = qt.fit_transform(data)
# 输出转换后的数据
print(data_trans)
```
输出结果为:
```
[[1. 1. ]
[0. 0. ]
[0.5 1. ]]
```
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