scale.fit_transform

b'scale.fit_transform' 是一个函数调用，用于将数据标准化（归一化）。它会计算数据的均值和标准差，然后用标准差去缩放数据，使得数据的均值为0，标准差为1。这有助于模型的表现更好，因为数据的范围更小、比例更一致。

相关问题

minmax_scale = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) def normalization(df,col): for i in col: arr = df[i] arr = np.array(arr) df[i] = minmax_scale.fit_transform(arr.reshape(len(arr),1)) return df normalized_df = normalization(one_hot_df.copy(), number_col)

好的，让我来为您逐行解释这段代码。

1. `minmax_scale = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))`: 这一行定义了一个 `MinMaxScaler` 的实例，并设置了其参数 `feature_range` 为 (0, 1)，表示将数据缩放到 [0, 1] 范围内。

2. `def normalization(df,col):`: 这一行定义了一个名为 `normalization` 的函数，接受两个参数 `df` 和 `col`。

3. `for i in col:`: 这一行使用了一个 for 循环来遍历参数 `col` 中的每一个元素。

4. `arr = df[i]`: 这一行将 `df` 中的第 `i` 列提取出来并赋值给 `arr`。

5. `arr = np.array(arr)`: 这一行将 `arr` 转换为 numpy 数组类型。

6. `df[i] = minmax_scale.fit_transform(arr.reshape(len(arr),1))`: 这一行使用 `minmax_scale` 对 `arr` 进行数据缩放，并将缩放后的结果赋值给 `df` 中的第 `i` 列。

7. `return df`: 这一行返回缩放后的数据集 `df`。

8. `normalized_df = normalization(one_hot_df.copy(), number_col)`: 这一行调用了函数 `normalization`，并将 `one_hot_df.copy()` 和 `number_col` 作为参数传入。将函数返回的结果赋值给 `normalized_df`。

minmaxscaler.inverse_transform

The `inverse_transform` method in the `MinMaxScaler` class is used to reverse the scaling that was applied to a dataset using the `fit_transform` method. It transforms the scaled dataset back to its original values.

Here is an example of how to use `inverse_transform`:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# create a sample dataset
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# create a MinMaxScaler object
scaler = MinMaxScaler()

# fit_transform the data
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# inverse_transform the scaled data
original_data = scaler.inverse_transform(scaled_data)

print(original_data)

Output:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [7. 8. 9.]]

In this example, we first created a sample dataset `data` consisting of three rows and three columns. We then created a `MinMaxScaler` object and used its `fit_transform` method to scale the data. Finally, we used the `inverse_transform` method to transform the scaled data back to its original values and stored the result in `original_data`. The output shows that the `inverse_transform` method successfully transformed the scaled data back to its original values.