scaler1 = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)).fit(input) img1 = scaler1.transform(input)
时间: 2024-04-01 15:36:48 浏览: 23
在这段代码中,scaler1是一个MinMaxScaler对象,用于将数据缩放到指定的范围内。具体来说,这里使用的是feature_range=(-1, 1),即将数据缩放到[-1,1]的范围内。fit()方法用于计算缩放所需的参数,例如最小值和最大值。transform()方法则用于将数据应用到缩放参数中,实现数据缩放的过程。所以,img1是经过缩放后的输入数据。
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min_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)).fit(train_data)
这段代码的作用是使用 scikit-learn 库中的 preprocessing 模块,将训练数据 train_data 进行最小-最大归一化处理,并将转换器对象赋值给变量 min_scaler。具体来说,preprocessing.MinMaxScaler() 函数通过 feature_range=(0,1) 参数指定将特征缩放到 [0, 1] 的范围内,然后使用 fit(train_data) 方法拟合训练数据,计算最小值和最大值,并将其保存在转换器对象中。最后,可以使用 min_scaler.transform() 方法将测试数据进行归一化处理。
minmax_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) norm_feature = minmax_scaler.fit_transform(feature)
这段代码使用了sklearn的MinMaxScaler进行特征缩放。特征缩放是将特征值按比例缩小到某个区间内的过程,这里的feature_range=(0,1)表示将特征缩放到[0,1]的范围内。这样做的好处是可以使不同特征之间的值具有可比性,避免某些特征对模型的影响过大。fit_transform()函数则是将数据进行拟合并转换的过程,返回的是特征缩放后的结果。