特徵值預處理

特點：

通過對原始資料的變換對映到預設為[0,1]之間
目的：是的某一特徵值不會對結果造成更大的影響===》幾個特徵值對結果影響權重相等的二十號要進行歸一化
缺點：異常點（在最大最小值之外）
對異常點的處理不好，魯棒性較差，只適合傳統的小資料場景
例項：
#

!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#author tom
#匯入歸一化處理的包
from sklearn.preprocessing import
minmaxscaler
defmm(x):
"""對資料預處理(歸一化處理)
:return:
"""min_max=minmaxscaler()
data=min_max.fit_transform(x)
print
(data)
if__name__ == '
__main__':
l=[[90,2,10,40],
[60,4,15,45],
[75,3,13,46]]
mm(l)
結果：

改變歸一化範圍：
特點：方差越小資料越集中，方差越大越分散

在樣本足夠多的時候穩定，適合現代嘈雜的大資料場景
例項：
#

!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#author tom
from  sklearn.preprocessing import
standardscaler
defstander(x):
"""標準化縮放
:param x:
:return:
"""s=standardscaler()
data=s.fit_transform(x)
print
(data)
if__name__ == '
__main__':
l=[[1.,-1.,3.],
[2.,4.,2.],
[4.,6.,-1,]
]stander(l)
結果：

例項：
#

!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#author tom
from sklearn.preprocessing import
imputer
import
numpy as np
defim(l):
"""缺失值的處理
:return:
"""#
nan nan都可以 用平均值替換
im=imputer(missing_values='
nan',strategy='
mean
',axis=0)
data=im.fit_transform(l)
print
(data)
if__name__ == '
__main__':
l=[[1,3],
[np.nan,2],
[4,6]]
im(l)
結果：

注意：缺失值的形式一定是np.nan
				
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