sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。...codefrom sklearn.preprocessing import StandardScaler数据准备在使用StandardScaler函数之前，我们需要准备一些数据来进行特征缩放。...pythonCopy codeX_scaled = scaler.fit_transform(X)结果解释经过特征缩放后，我们可以看到每个特征的均值被缩放至0附近，标准差被缩放至1附近。...首先，我们准备数据和导入需要的库：pythonCopy codeimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个随机的数据集...Features:")print("Mean:\n", X_scaled.mean(axis=0))print("Standard deviation:\n", X_scaled.std(axis=0))输出结果如下
解决sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet....pythonCopy codefrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建StandardScaler实例scaler = StandardScaler...下面是一个使用StandardScaler的示例代码：pythonCopy codefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model...通过使用StandardScaler对特征进行标准化，我们可以确保在预测房价时，各个特征具有相同的尺度，避免了某些特征对预测结果的影响过大。这样可以提高预测模型的准确性。...集成学习：使用集成方法（如随机森林、梯度提升树等）来改善预测结果。自然语言处理：使用文本分类、文本聚类等技术来处理自然语言数据。图像处理：使用机器学习方法来处理图像数据，如图像分类、物体检测等。
今天和大家分享一道题 var i = 0; var a = i++; console.log(a); 答案，相信大家一眼就能看出， 结果为 0 下面变化一下，代码如下 var i = 0; i =...i++; console.log(i); 结果多少呢？...揭晓答案，结果还是 0 ; Why ? Why ? Why ?
导入模块：从sklearn.preprocessing模块中导入用于归一化的StandardScaler类； 2. 实例化：创建一个StandardScaler对象，不需要传入参数； 3....模块中的StandardScaler类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # TODO 创建一个StandardScaler对象，并赋值给变量...类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建一个StandardScaler对象 scaler = StandardScaler()...模块中的StandardScaler类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建一个StandardScaler对象 scaler =...模块中的StandardScaler类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建一个StandardScaler对象 scaler =
特征选择主要是选择对结果影响最大的数据特征，在sklearn里面通过卡方检验的实现，卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小。...通过每一个基模型的精度，找到对最终的预测结果影响最大的数据特征。...skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = read_csv(filename, names=names) # 将数据分为输入数据和输出结果...import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection...import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection
import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from sklearn.decomposition...import PCA from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() pipe=Pipeline([('sc', StandardScaler...） 最后再用 SVC 模型（Estimator） 输出结果： Pipeline(memory=None, steps=[('sc', StandardScaler...不同的是，每一个step分开计算，FeatureUnion最后将它们计算得到的结果合并到一块，返回的是一个数组，不具备最后一个estimator的方法。...from sklearn.pipeline import FeatureUnion from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing
import StandardScaler from sklearn.model_selection import GridSearchCV pd.set_option('display.max_columns...import StandardScaler from sklearn.model_selection import GridSearchCV pd.set_option('display.max_columns...from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler...import StandardScaler from sklearn.model_selection import GridSearchCV pd.set_option('display.max_columns...print(gc.best_estimator_) # 显示选择最好的模型参数 print(gc.cv_results_) # 显示每个超参数每次交叉验证的结果
scaled_data = scaler.fit_transform(data) print("原始数据：\n", data) print("\n标准化后的数据：\n", scaled_data) # 结果是...import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import LinearSVC...import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成非线性数据集 X, y = datasets.make_circles...s=80, linewidth=0.5) ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) # 绘制结果...X_train, y_train, svm_classifier, ax) ax.set_title('Polynomial SVM Decision Boundary') plt.show() 运行结果
,y_test = train_test_split(X,y) 2.将数据集进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler...= StandardScaler() # 存放了均值方差归一化所对应的信息 standardScaler.fit(X_train) X_train = standardScaler.transform...(X_train) X_test = standardScaler.transform(X_test) 3.创建一个KNeighborsClassifier 对象 from sklearn.neighbors...对象进行fit创建出模型 sklearn_knn_clf.fit(X_train,y_train) 5.使用训练数据集得出分类准确度 sklearn_knn_clf.score(X_test,y_test...GridSearchCV(knn_clf,param_grid) # 调用fit方法执行网格搜索 %%time grid_search.fit(X_train,y_train) # 获得最好的评估结果
他日前发表博文，得出了一个意外的结果： 由于谷歌云平台的收费规定，做深度学习项目有时候用 CPU 比 GPU 更划算。...下面我们就来看一下 Max 测评的结果。 1....结果 1）分类任务：使用 MNIST 数据集的手写数字，用多层感知机（MLP）架构，其中是密集的完全连接层。结果当然是训练时间更少的更好。...使用多层感知机（MLP）架构做手写数字分类的结果。左图是训练时间，右图是训练成本（下同）。...3）再来看看使用 CIFAR-10 图像数据集，用类似 VGG-16 的架构（深度 CNN + MLP）图像分类的结果。 ? 结果与普通的 CNN 类似，其中 cmp 的效果都比 pip 的好。
2.比较不同learning rate的结果。例如损失函数曲线图 3.比较有无加上regularization的结果。 4.比较有无否使用 feature scaling的结果。...import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import...mean_squared_error import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据(455...mean_squared_error import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据(455...mean_squared_error import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.feature_selection
import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler def load_data(data_path):...from sklearn.preprocessing import StandardScaler def load_data(data_path): """ Load dataset...它能确保你的代码在遇到意外情况时不会崩溃或产生错误结果。 举个例子，假设您在API后端部署了一个模型，用户可以向该部署的模型发送数据。...下面是一个子类示例： import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler class ChurnPredictionTrainPipeline...再次看看前一章中的 ChurnPredictionTrainPipeline 类： import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import DBSCAN...from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import MeanShift # 加载数据 iris =...其次，有时在均值移动中，观测核中没有其他观测结果。 也就是说，我们足球上的一个人看不到任何其它人。 默认情况下，MeanShift将所有这些“孤例”观测值分配给最近观测核。...# 加载库 from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster...import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans
用sklearn中的预处理函数preprocessing.StandardScaler()对数据标准化处理，处理过程是先用训练集fit，再把测试集也标准化处理。...集成-回归模型得分",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.683941816792 sklearn集成-回归模型得分 0.762351806857 对于第一次调整模型...，这个结果还可以接受。...集成-回归模型得分",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.831448099649 sklearn集成-回归模型得分 0.780133207248 相比较于前一次...集成-回归模型得分",gbr_score) 打印结果是: sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8427725943791746 sklearn集成-回归模型得分 0.7915684454283963
还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是非常重要的,如下图所示: 我们可以看到,在没做特征缩放前,用kmeans跑出的聚类结果就如图所示...from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler df_scale...from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np df_log = np.log(df) df_scale = StandardScaler...from sklearn.preprocessing import RobustScaler RobustScaler是基于中位数的缩放方法,具体是减去中位数再除以第3分位数和第一分位数之间的差值....我们很容易发现StandardScaler使得异常值更接近均值了,但是在RobustScaler后,异常值还是显得比较异常. 3、MinMaxScaler from sklearn.preprocessing
test_size=0.3, random_state=2) # 创建线性回归对象 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(train_x, train_y) # 预测得到结果...x_0 = np.ones(X_test.shape[0]) X_test = np.column_stack((x_0, X_test)) # 根据公式返回结果...打印测试集前5个样本的预测结果 print('预测结果：', y_pred[:5]) # # 评分 # print(model.score(X_test,y_test)) ?...import StandardScaler #正则化 sc = StandardScaler() sc.fit(X_train) X_train_std = sc.transform(X_train)...import StandardScaler ss = StandardScaler().fit(X_train) x_train_std = ss.transform(X_train) x_test_std
k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。...pipeline的流程案例-代码解释： from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import...from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing...=pipeline,param_grid=parameters,cv=6) # 进行数据集分类 clf.fit(data.data,data.target) # 打印最优分数 给出不同参数情况下的评价结果...print(“最优分数：%.4lf”%clf.best_score_) # 打印最优参数 描述了已取得最佳结果的参数的组合 print(“最优参数：%s”%clf.best_params_) 版权声明
前面课程： Python快速实战机器学习(1) 教材准备 Python快速实战机器学习(2) 数据预处理 概要 1、复习sklearn数据进行预处理； 2、掌握sklearn线性分类器使用； 3、学会使用画图来展示和理解分类结果...现在我们可以直接调用sklearn中的StandardScaler来对特征进行标准化： from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler...类，然后得到一个初始化的StandardScaler新对象sc，使用fit方法，StandardScaler对训练集中每一维度特征计算出(样本平均值)和(标准差)，然后调用transform方法对数据集进行标准化...我们设置random_state参数使得shuffle结果可再现。.../figures/iris_perceptron_scikit.png', dpi=300) plt.show() 运行结果： ?
k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。...pipeline的流程案例-代码解释： from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import...from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing...pipeline,param_grid=parameters,cv=6) # 进行数据集分类 clf.fit(data.data,data.target) # 打印最优分数 给出不同参数情况下的评价结果...print("最优分数：%.4lf"%clf.best_score_) # 打印最优参数 描述了已取得最佳结果的参数的组合 print("最优参数：%s"%clf.best_params_)
StandardScaler from sklearn.decomposition import TruncatedSVD from scipy.sparse import csr_matrix from...sklearn import datasets import numpy as np # 加载数据 digits = datasets.load_digits() # 标准化特征矩阵 X = StandardScaler...TruncatedSVD(n_components=10) # 在稀疏矩阵上使用 TSVD X_sparse_tsvd = tsvd.fit(X_sparse).transform(X_sparse) # 展示结果...import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import datasets # 加载数据 digits...import StandardScaler from sklearn.decomposition import TruncatedSVD from scipy.sparse import csr_matrix
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