不知道数据集有多少样本怎么归一化
时间: 2023-11-17 19:04:56 浏览: 34
归一化是将数据缩放到一个固定的范围内,常用的方法包括最大最小值归一化、z-score归一化等。无论数据集有多少样本,归一化的方法都是一样的。
最大最小值归一化将数据缩放到[0,1]区间内,具体方法是用原始数据减去最小值,再除以最大值减去最小值。如果最大值和最小值未知,可以遍历整个数据集来获取。
Z-score归一化将数据缩放到均值为0,方差为1的分布中,具体方法是用原始数据减去均值,再除以标准差。如果均值和标准差未知,可以计算整个数据集的均值和标准差。
相关问题
归一化不想把数据集reshape成2维
如果您不想把数据集reshape成二维的形式,也可以考虑使用其他的归一化方法。例如,如果您的数据是一个三维数组,可以使用 `MinMaxScaler` 的 `partial_fit` 方法来逐个样本地进行归一化。
代码示例如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 生成一个三维数据
data = np.random.randn(100, 10, 5)
# 定义MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# 逐个样本地进行归一化
for i in range(data.shape[0]):
sample = data[i]
reshaped_sample = sample.reshape(-1, sample.shape[-1])
scaler.partial_fit(reshaped_sample)
# 对整个数据集进行归一化
scaled_data = np.zeros_like(data)
for i in range(data.shape[0]):
sample = data[i]
reshaped_sample = sample.reshape(-1, sample.shape[-1])
scaled_sample = scaler.transform(reshaped_sample)
scaled_data[i] = scaled_sample.reshape(sample.shape)
```
这样就可以对三维的数据进行归一化了。需要注意的是,在使用 `partial_fit` 方法进行归一化时,要逐个样本地进行,否则可能会出现内存不足的问题。
归一化之后再划分数据集
归一化数据集之后,通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集等多个子集,以便进行模型的训练、调优和评估。在划分数据集之前,需要先确定数据集的划分比例,一般来说,训练集、验证集和测试集的比例可以根据具体问题和数据集的大小而定。例如,对于小型数据集,可以采用70%的数据作为训练集,15%的数据作为验证集,15%的数据作为测试集;对于大型数据集,可以适当增加训练集的比例,比如80%或90%等。
在划分数据集之前,需要先将数据集进行随机化处理,以避免数据集中的样本顺序对模型造成影响。随机化处理后,可以使用工具库中的函数或者手动编写代码将数据集划分为训练集、验证集和测试集等多个子集。注意,划分数据集时需要保证各个子集之间的样本不重复,同时要保证各个子集中的样本比例符合预期的比例。划分好数据集后,就可以开始进行模型的训练、调优和评估等工作了。