mms = MinMaxScaler()是什么意思

时间: 2024-03-18 17:44:38 浏览: 133
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`MinMaxScaler()`是一个数据预处理函数，用于将数据进行归一化处理，即将原始数据缩放到一个特定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。`MinMaxScaler()`函数对每个特征的数据进行缩放，使得每个特征的最小值和最大值分别对应着指定的范围的最小值和最大值。对于数值型数据，通常应该进行归一化处理，因为这有助于提高机器学习算法的准确性和性能。
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scaler_mms = MinMaxScaler() result_mms = scaler_mms.fit_transform(data_rn)

请注意，这里的data_rn是你的原始数据（可能是一个多列数组），而scaler_mms是MinMaxScaler类的一个实例。以下是一个完整的示例代码： python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import ...

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mms = MinMaxScaler() mms.fit(X_train) X_train = mms.transform(X_train) X_test = mms.transform(X_test) 是在干什么

具体来说，它首先实例化一个MinMaxScaler对象mms，并使用训练集数据X_train对其进行拟合，即计算出每个特征的最大值和最小值。然后，它将训练集数据X_train和测试集数据X_test都进行了归一化处理，即将每个特征的值...

data_set = data.drop('Timestamp', axis=1).values data_set = data_set.astype('float32') mms = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_set = mms.fit_transform(data_set)

3. mms = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))：这行代码创建了一个名为mms的MinMaxScaler对象。MinMaxScaler是一种常用的数据缩放方法，将数据缩放到指定的范围内。 4. data_set = mms.fit_transform...

def feature_Kmeans(data,label): mms = MinMaxScaler() feats = [f for f in data.columns if f not in ['loan_id', 'user_id', 'isDefault']] data = data[feats] mmsModel = mms.fit_transform(data.loc[data['class'] == label]) clf = KMeans(5, random_state=2021) pre = clf.fit(mmsModel) test = pre.labels_ final_data = pd.Series(test, index=data.loc[data['class'] == label].index) if label == 1: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:74: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:75: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:76: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

这段代码中出现了 SettingWithCopyWarning 警告，警告的原因是在对 DataFrame 进行切片操作之后，对切片对象进行了赋值操作，这可能会导致原 DataFrame 的值也被改变，进而导致错误的结果。建议使用 .loc 或 ....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.model_selection as sM_S import sklearn.preprocessing as sP import sklearn.tree as sT import sklearn.metrics as sM import sklearn.naive_bayes as sNB #1读取数据 data_train = pd.read_excel("train data.xlsx") # 1.1剔除无关列 data = data_train.iloc[:,3:-1] #2预处理 data = data.dropna() #3.数据预处理：空值处理，值映射（分段），归一化/标准化 X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] mms = sP.MinMaxScaler() X = mms.fit_transform(X) #4.分割数据集和测试集 x_train,x_text,y_train,y_text = sM_S.train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=42) #5.选择模型 model = sT.DecisionTreeClassifier(max_depth=7) #6.训练模型 model.fit(x_train,y_train) #7.评价模型，赛事要求用F1 y_predict = model.predict(x_text) score = sM.f1_score(y_predict,y_text,average="macro") print("预处理：{} 模型：{} 参数：{} 得分：{}".format("均值填充处理_归一化","决策树","max_depth=7",score)) # 8.应用模型--预测 trainData = pd.read_excel("train data.xlsx") trainData = pd.DataFrame(trainData) trainData = trainData.iloc[:, 3:-2] trainData = trainData.dropna() # 删除空值行 val_data = trainData val_data = mms.fit_transform(val_data) print("预测 train data.xlsx 的结果为：", model.predict(val_data)) 以上这段代码能运行吗？

mms = sP.MinMaxScaler() X = mms.fit_transform(X) # 4.分割数据集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = sM_S.train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) # 5.选择模型 model = sT....
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