robustscaler 标准化原理
时间: 2023-03-26 19:01:19 浏览: 350
RobustScaler 是一种数据标准化方法,它可以通过中位数和四分位数范围来缩放数据,从而使得数据更具有鲁棒性。具体来说,它将每个特征的值减去该特征的中位数,然后再除以该特征的四分位数范围。这种方法可以有效地处理异常值的影响,使得标准化后的数据更加稳定和可靠。
相关问题
pandas 数据反标准化
pandas可以使用反标准化方法来将标准化后的数据恢复到原始的数据范围。根据提供的引用内容,我们可以使用三种不同的方法进行反标准化,分别是MinMaxScaler的inverse_transform方法,StandardScaler的inverse_transform方法以及RobustScaler的inverse_transform方法。
如果你使用的是MinMaxScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建MinMaxScaler实例:standard_s2 = MinMaxScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s2_data = standard_s2.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s2_data_pd = pd.DataFrame(standard_s2_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s2_data_inverse = standard_s2.inverse_transform(standard_s2_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s2_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s2_data_inverse, columns=columns)
如果你使用的是StandardScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建StandardScaler实例:standard_s1 = StandardScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s1_data = standard_s1.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s1_data_pd = pd.DataFrame(standard_s1_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s1_data_inverse = standard_s1.inverse_transform(standard_s1_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s1_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s1_data_inverse, columns=columns)
如果你使用的是RobustScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建RobustScaler实例:standard_s3 = RobustScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s3_data = standard_s3.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s3_data_pd = pd.DataFrame(standard_s3_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s3_data_inverse = standard_s3.inverse_transform(standard_s3_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s3_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s3_data_inverse, columns=columns)
以上是三种不同方法的使用步骤,你可以根据你使用的标准化方法选择相应的步骤来进行数据的反标准化。
Python标准化数据集
在Python中,标准化数据集通常指的是预处理过程中用来清理、转换和规范化数据的过程,以便于机器学习模型的训练和提高预测性能。标准化是将数值特征缩放到一个特定范围,比如0到1或者均值为0,标准差为1。这有助于减少特征之间的量纲影响,使得不同特征能够公平竞争。
常见的数据集标准化方法有:
1. **Z-score标准化(StandardScaler)**:这是最常用的方法,它将每个特征值减去其均值,然后除以其标准差。公式为 `z = (x - μ) / σ`,其中x是原始值,μ是均值,σ是标准差。
2. **Min-Max Scaling(MinMaxScaler)**:将数据缩放至[0,1]或[-1,1]的区间内,公式为 `x_scaled = (x - min_val) / (max_val - min_val)`。
3. **RobustScaler(RobustScaler)**:适用于异常值较多的情况,它使用四分位数范围代替均值和标准差进行缩放。
使用这些方法时,一般需要先对数据进行检查,确保没有缺失值和异常值,并且数据类型合适,比如数值型数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![ipynb](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.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)