帮我转为python语言:[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )';
时间: 2023-12-22 20:04:06 浏览: 31
当然可以!
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
P_train = np.array(P_train)
P_test = np.array(P_test)
P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train)
P_test_scaled = scaler.transform(P_test)
ps_input = scaler.get_params()
t_train = np.array(T_train)
t_train_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_train)).T
t_test = np.array(T_test)
t_test_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_test)).T
```
请注意,此处假设你已经导入了必要的库(例如sklearn和numpy)。此外,我还假设输入数据P_train和P_test已经存在,并且T_train和T_test是对应的目标变量。
相关问题
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
这行代码是使用Matlab中的mapminmax函数对P_train进行归一化处理,将P_train中的数据缩放到0到1之间。具体来说,mapminmax函数将P_train中每个元素进行线性变换,使得P_train中的最小值对应0,最大值对应1,中间的值按比例缩放。这种归一化处理可以使得不同特征之间的数据具有可比性,更利于机器学习算法的处理。ps_input是一个结构体,保存了对P_train进行归一化处理时的参数,以便后续对测试数据进行相同的归一化处理。
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
这代码使用了 MATLAB 中的函数 mapminmax,它将 P_train 矩阵中的每个元素归一化到 [0,1] 的范围内,并返回归一化后的矩阵 p_train 和一个结构体 ps_input,用于在后续的测试中将测试数据也进行相同的归一化处理。这种归一化处理可以使得不同特征之间的数值差异不会对模型的训练产生影响,从而提高模型的泛化能力。
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