MinMaxScaler中文
时间: 2023-11-04 13:04:45 浏览: 50
MinMaxScaler是一个用于数据归一化的方法。归一化是一种数据预处理的方法,它将数据按比例缩放到指定的范围内,通常是将数据缩放到[0, 1]之间。
在MinMaxScaler中文中,"MinMax"代表最小值和最大值,"Scaler"代表缩放器。MinMaxScaler的底层代码实现了根据给定的最小值和最大值将数据线性地映射到指定范围的功能。它可以通过找到数据的最大值和最小值,然后使用下述公式进行归一化计算:归一化后的数据 = (原始数据 - 最小值) / (最大值 - 最小值)。
需要注意的是,归一化方法对于异常值的鲁棒性较差,适合处理小数据量的场景。在某些算法(如决策树、随机森林等基于树的模型)中,距离无关,所以不需要进行归一化或标准化。
以下是一个示例代码,展示了如何使用MinMaxScaler进行数据归一化:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[40928, 8.32], [14488, 7.15], [26052, 1.44], [75136, 13.14], [38344, 1.66]])
# 创建MinMaxScaler对象
transfer = MinMaxScaler()
# 使用MinMaxScaler进行数据归一化
data_minmax = transfer.fit_transform(data)
print("data_minmax:\n", data_minmax)
```
以上代码使用了sklearn库中的MinMaxScaler类进行数据归一化操作。将原始数据归一化后,存储在data_minmax变量中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn:sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略](https://download.csdn.net/download/weixin_38499732/13752550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [和小白一起学机器学习之特征工程(三)](https://blog.csdn.net/amberkid/article/details/108201050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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