6 y9 G# C9 ~9 F) q& b1 N5 k
( d3 d1 h. G2 J/ G 铁甲将军夜渡关
: p5 t' `, h- @9 H8 U( C! ^6 X% X 朝臣带漏五更寒 + z p, L* i+ ~* i4 F
山寺日高僧未起
Q; I4 B7 J. ]0 j 看来名利不如闲 啪！（醒木的声音） ; n" R, d6 J/ b: Q; c( c
一周没有更新了【吃瓜】 / T6 @ j4 W0 ^3 a7 O. a( y" j4 i
因为了小小的科（摸）研（鱼）任务 5 |: Y7 Q4 G1 L$ S, s
忙 # A- j8 W6 F% h
都忙
1 y& J+ Z& A B/ R' q 忙点好啊（主要是早上不起床）
" E5 ^- o \3 ?% _; K6 N x) Y5 c' ~4 ^3 W& k3 I# m
我们在进行数据分析时，有一个非常重要的前期操作--数据预处理
4 _ ^6 g' w" d6 u. y# G! P 在学习机器学习算法时，为了更好的理解算法的基本思想 4 C6 a0 L, @7 r4 k# z' S0 n
会用到处理过的很干净的数据集
$ Q6 d7 }) n5 G: ~5 [, Q s3 N, x$ f 而真实的数据中，多种多样的数据类型、输入的错误、数据的质量等等原因 . c* M# v. W! }8 U4 o5 l5 j1 {9 y/ e
都可能导致无法匹配模型需求 " y8 i! s! z' u8 L# u: Y' t% H. M
这时候就需要进行数据预处理工作 % ^ |! t: i8 Y- Z
2 i3 H3 u% t. |) W
把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
" r8 T% W0 [: R2 _6 m0 ]% t) j1 N 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
' N6 x$ T" `* y7 K. P 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
% I* L1 I* u5 C. B+ @+ a! R+ M5 V 这会放大温度的影响效果 " e" p" f# b: W* X1 n7 Q$ ~
e3 H0 E. z: X5 ~% t o 将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化 * v8 F( n4 R# z! }* S
可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能
& k/ P: v/ H; v4 ^; T4 R 归一化后的数据服从正态分布 $ Q, _8 q8 `' C1 e* u6 e
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 9 K5 V+ O. O& K
8 J5 L1 H4 k( A9 u; g
def mm():
5 N6 T" R; ~6 i: B" i; g ]* P """
+ ?! O& o$ o0 |$ J6 f! J. I 归一化处理
& N, y7 S5 S: v% r5 j/ Y) u """ $ i" d3 w: J) D5 k
# 实例化MinMaxScaler函数，不填写 feature_range参数默认为0,1
+ T* m+ c& _# O. u mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
2 s" u" ]. e; ?% {
" I1 X3 X3 j- V/ R# Q c data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) ) `- M2 ~. }- s
I9 E$ {" q) x& |# L
print(data) & a% O+ m. s) t6 l
7 h1 ^7 c$ Q% v, X5 u0 e& h p return None 7 a/ ?% m3 H# Z* y
! M8 ^6 Q2 \4 B if __name__ == "__main__":
D. \# j# _5 K% L3 @& V) c mm()
' M2 R+ U" ]& o1 V 数据标准化
[( J5 c+ p# t$ V* e$ C 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 , j+ z6 ~- _6 @% o0 ], h
from sklearn.preprocessing import StandardScaler . \ t3 k# _; s! G2 H% `2 P
0 b9 ?) K4 D$ P* I$ N) ?, [# J
# x = x-mean/γ mean：平均值 γ： 标准差
0 A' ~6 S" B% q/ p. l # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号 - j$ G' W' E0 g% x, N1 W" v& o
# 优点，不易受异常数据印象 2 U0 B1 ^! e. j( ~- f% Z* J3 ~! {
0 I0 `0 H/ S/ p/ S/ B# J% k
# 一个目标变量由多个 特征变量影响，当一个特征变量很大时，影响程度更大，所以我们进行标准化，消除这样的影响 7 P& F" {3 l+ l( [
def stand():
$ x8 ]* ^- N/ ^. O """
( x# A" m( E2 ]$ f7 B, x+ H) o 标准化缩放
/ o0 `& o8 j& G0 N% u """ ( B: M2 R+ g. D# Z: G
std = StandardScaler() ' `. p/ c) a9 _2 @0 E& i
2 [- K$ P; c7 X
pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]] * w0 w) n) W( c% m6 _
" @$ W$ E/ u7 T5 | U. | data = std.fit_transform(pre_data) ( }% P5 }' ^; P3 ?. W
print((1000-2000))
( L$ D* H$ }) t+ I* ~ print(pre_data) : |9 u, W$ l) e7 M4 `+ Z
print(data) & E4 g. x8 M% c! \ U1 E a- B
! |* Z6 o: \' i& ?" e return None ' Y5 @3 L& x% L# N5 J2 `8 m* F3 ~
4 C, ?7 n; q8 c. U8 }3 |3 y1 N9 ]# X
if __name__ == "__main__":
^, G$ D5 J' j8 P/ C: h7 U/ x3 `: X stand() # U% `* o" d4 Q$ E4 d& w* S- ~3 e0 X
关注我【生物海洋计算机支线】，获得更多生物海洋学，数据处理，作图等相关知识
( _7 N5 y3 z$ m) N; Z6 j
' g) H+ F/ j" {4 H; @) O& [8 J1 p. b+ ?, ?
5 h. E9 n# z$ C
{" A: v* u0 b9 N0 H! z
) y3 G o' h8 Q; F4 f
|
