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python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

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今天小编就为大家分享一篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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python 实现对数据集的归一化的方法实现对数据集的归一化的方法(0-1之间之间)

今天小编就为大家分享一篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)，具有很好的参考价值，希望对大家

有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

多数情况下，需要对数据集进行归一化处理，再对数据进行分析多数情况下，需要对数据集进行归一化处理，再对数据进行分析

#首先，引入两个库，numpy,sklearn

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

import numpy as np

#将csv文件导入矩阵当中

my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)

#将数据集进行归一化处理

scaler = MinMaxScaler( )

scaler.fit(my_matrix)

scaler.data_max_

my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

#最后的my_matrix_normorlize 实现了归一化my_matrix_normorlize

完整未解释代码：完整未解释代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

import numpy as np

my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)

scaler = MinMaxScaler( )

scaler.fit(my_matrix)

scaler.data_max_

my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

以上这篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望

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“第三部分/task3data.csv”为本题的数据文件，共 569 行、31 列。每一行代表一条样本数据，前 30 列为特征，第 31 列为类别标签（二分类任务）。现要求利用 Python 编写代码实现如下功能：（1）准确加载数据集；（2）使用最大值最小值归一化方法将 30 维特征进行归一化（0-1）；（3）对数据集切分，将前 500 行作为训练集，后 69 行作为测试集；（4）使用 sklearn 库中 SVM 模型在训练集上进行训练；（5）使用（4）训练得到的模型在测试集上进行测试，输出测试集分类准确率。

其中，data.iloc[:, :-1]表示选取除最后一列以外的所有列进行归一化，fit_transform方法可以进行归一化，并将结果重新赋值给data.iloc[:, :-1]。（3）数据集切分：使用pandas库的iloc方法进行数据集切分，代码...

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2. 对数据进行预处理，将图片数据转换为二维数组，并将像素值归一化到0-1之间： ```python x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784) x_train = x_train.astype('float32') x_...

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