分析这段代码trainset = scaler.fit_transform(trainset)
时间: 2023-05-21 21:02:20 浏览: 50
这段代码使用了scikit-learn库中的Scaler类,将训练集数据进行标准化处理,使得数据的均值为0,方差为1,以便于后续的机器学习算法进行处理。具体来说,fit_transform()方法会先对训练集数据进行拟合,计算出均值和方差,然后再将训练集数据进行标准化处理。
相关问题
pytorch代码,features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d),features_train_set_2d为ndarray格式
在 PyTorch 中,可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据,而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 将 ndarray 转换为 tensor
features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d)
# 对 tensor 进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0)
```
其中,dim=0 表示对列进行标准化处理,即将每一列的元素缩放到均值为0,方差为1的范围内。
labels_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(labels_train_set_2d),调用标准化器,对labels_val_set_2d进行标准化
好的,您想对labels_val_set_2d进行标准化,可以使用与labels_train_set_2d_scaled一样的标准化器进行标准化,代码如下:
```
labels_val_set_2d_scaled = scaler.transform(labels_val_set_2d)
```
这里需要注意的是,一定要使用fit_transform()方法来拟合训练集并进行标准化,而在验证集中则只需要使用transform()方法进行标准化。
相关推荐
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)