class MinMaxScaler

时间: 2023-11-03 20:05:55 浏览: 73
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3class

请问你想了解关于 MinMaxScaler 类的什么信息？它是一个常用于数据预处理的类，用来将数据缩放到一个指定的范围（一般是 [0, 1] 或 [-1, 1]）。这个类通常用于机器学习中的特征缩放，可以使得特征间的比较更加公平。在 sklearn 中，可以通过导入 preprocessing 模块来使用 MinMaxScaler 类。
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class MinMaxScaler: def __init__(self): self.min_ = None self.max_ = None def fit(self,X): '''根据训练数据集X获得数据的最小值和最大值''' self.min_ = np.array([np.min(X[:,i]) for i in range(X.shape[1])]) self.max_ = np.array([np.max(X[:,i]) for i in range(X.shape[1])]) return self def transform(self,X): '''将X根据MinMaxScaler进行最值归一化处理''' resX = np.empty(shape=X.shape,dtype=float) for col in range(X.shape[1]): resX[:,col] = (X[:,col]-self.min_[col]) / (self.max_[col]-self.min_[col]) return resX

这是一个使用 NumPy 实现的最小-最大缩放器（MinMaxScaler）类的代码。它包含三个方法： 1. __init__(self) 方法：初始化最小值和最大值属性。 2. fit(self, X) 方法：根据训练数据集 X 计算数据的最小值和...

MinMaxScaler canshu

<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [机器学习中MinMaxScaler](https://blog.csdn.net/silent1cat/article/details/120072275)[target=...

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dataset = data.Global_active_power.values.astype('float32') # Reshape the numpy array into a 2D array with 1 column dataset = np.reshape(dataset, (-1, 1)) # Create an instance of the MinMaxScaler class to scale the values between 0 and 1 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # Fit the MinMaxScaler to the transformed data and transform the values dataset = scaler.fit_transform(dataset) # Split the transformed data into a training set (80%) and a test set (20%)

这段代码是用于数据预处理的，主要...3. 利用MinMaxScaler将数据集中的数值缩放到0-1之间。 4. 将缩放后的数据集按照8:2的比例分割成训练集和测试集。 这些预处理步骤可以帮助我们更好地训练模型和评估模型的性能。

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 ...

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

MinMaxScaler is a class in the sklearn.preprocessing module of the scikit-learn library. It is used for scaling features to a given range, typically between 0 and 1. This is useful when dealing ...

如何写MinMaxScaler()函数

class MinMaxScaler: def __init__(self, feature_range=(0, 1)): self.feature_range = feature_range def fit(self, X): self.min_ = np.min(X, axis=0) self.max_ = np.max(X, axis=0) def transform...

#target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2)#模型训练及预测#计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)...

#倒入相关库文件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.model_selection import train_test_split #首先我们先观察一下数据的总体描述 data = pd.read_csv('data.csv') data.describe(include='all') #观察数据的任意五行 data.sample(5) sns.countplot(data["target"]) plt.show() #target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X #数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2) #模型训练及预测 #计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) ...

dataset = np.reshape(dataset, (-1, 1)) # Create an instance of the MinMaxScaler class to scale the values between 0 and 1 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # Fit the MinMaxScaler to the transformed data and transform the values dataset = scaler.fit_transform(dataset) # Split the transformed data into a training set (80%) and a test set (20%) train_size = int(len(dataset) * 0.80) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :] # reshape into X=t and Y=t+1 look_back = 30 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)

可以看出，代码使用了 MinMaxScaler 对数据进行了归一化操作，将数据缩放到了 0 到 1 之间。接着，代码将数据集分割成了训练集和测试集，并使用了 create_dataset 函数将数据集转换成了可以用于训练的数据形式。具体...

import pandas as pd titanic=pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') data = pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') print(titanic.head(5)) X = titanic[['Pclass','Age','Sex']] y = titanic['Survived'] X.shape X.tail(5) X.info() mean_Age=X['Age'].mean() print(mean_Age) X['Age']=X['Age'].fillna(mean_Age) print(X.tail(5)) X['Pclass'] = X['Pclass' ].map({'1st':1, '2nd':2, '3rd':3}) X['Sex'] = X['Sex' ]. map({'female':0, 'male':1}) X. tail(5) from sklearn. preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print (X_scaled) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np jack = np. array([[3, 23, 1]]) rose = np. array([[1, 20, 0]]) jack_scaled = scaler.transform (jack) rose_scaled = scaler.transform(rose) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=100) dt_clf = DecisionTreeClassifier (max_depth=2, min_samples_split=2) dt_clf.fit(X_train, y_train) print(dt_clf.predict_proba(jack_scaled) [0][1]) print (dt_clf.predict_proba(rose_scaled) [0][1])

代码中用到了pandas库进行数据读取和处理，sklearn库中的MinMaxScaler对数据进行归一化处理，DecisionTreeClassifier对数据进行分类预测。其中，jack和rose分别代表“杰克”和“罗斯”这两个角色，他们的特征数据被...

AttributeError: 'MinMaxScaler' object has no attribute 'flow_from_directory'

class_mode='categorical' ) # 从生成器中获取图像数据和标签 images, labels = next(data_generator) # 将图像数据转换为一维数组 images_flat = images.reshape((images.shape[0], -1)) # 创建MinMaxScaler...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

下面是使用matplotlib绘制训练过程中的loss曲线的代码： python import matplotlib.pyplot as plt history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) ...

采用python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类

class MinMaxScaler: def __init__(self): self.min_ = None self.max_ = None def fit(self, X): self.min_ = np.min(X, axis=0) self.max_ = np.max(X, axis=0) def transform(self, X): return (X - ...

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... data.loc[data['class'] == label, 'class'] = final_data['class']

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

class MinMaxScaler: def __init__(self): self.min_ = None self.max_ = None def fit(self, X): self.min_ = np.min(X, axis=0) self.max_ = np.max(X, axis=0) def transform(self, X): return (X - ...

python 归一化与标准化 class工具类

在Python中，可以使用sklearn.preprocessing模块中的MinMaxScaler和StandardScaler类来实现归一化和标准化。 下面是一个示例代码，演示如何使用MinMaxScaler和StandardScaler类进行归一化和标准化： python ...

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