from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler df_norm = pd.DataFrame(MinMaxScaler().fit_transform(df_fin[['Length', 'Diameter', 'Height', 'Weight', 'Shucked Weight', 'Viscera Weight', 'Shell Weight']]), columns=['Length', 'Diameter', 'Height', 'Weight', 'Shucked Weight', 'Viscera Weight', 'Shell Weight']).merge(df_fin['Age'], on=df_fin.index)
时间: 2023-09-06 08:09:47 浏览: 37
这段代码的作用是对数据进行归一化处理,将不同范围的数值统一到一定的范围内,以便后续的模型训练。具体来说,它将 `df_fin` 数据集中的七个特征列 'Length', 'Diameter', 'Height', 'Weight', 'Shucked Weight', 'Viscera Weight', 'Shell Weight' 进行 Min-Max 归一化,即将每列特征的数据值缩放到 [0,1] 区间内。最后将归一化后的数据集和原数据集中的 'Age' 列按照索引列进行合并,生成新的 DataFrame `df_norm`。
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File "<ipython-input-13-a93fa9f341f1>", line 2 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ^ IndentationError: unexpected indent#数值型变量预处理, from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print(X_train_num.head())
这个错误提示显示在第二行的 `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler` 这一行出现了缩进错误。可能是你在该行前面多输入了空格或制表符,导致代码格式不符合 Python 的语法规定。建议你检查一下该行前面的空格或制表符,并根据情况进行删除或调整。正确的代码应该是这样的:
```python
# 数值型变量预处理
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mn_X = MinMaxScaler()
numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed']
temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features])
X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index)
print(X_train_num.head())
```
注意,这里代码块的缩进都是使用四个空格,而不是制表符或其他空格数量。这是 Python 代码格式规范中的推荐做法。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
这段代码是导入了 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类,并创建了一个名为 scaler 的对象。MinMaxScaler 类是一个数据预处理工具,它可以将数据缩放到指定的范围内。在这里,我们将 feature_range 参数设置为 (0,1),表示将数据缩放到 0 到 1 的范围内。接下来,我们可以使用 scaler 对象来对数据进行缩放处理。
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