sklearn.preprocessing公式：
mx : 指定範圍的最大值
mi: 指定範圍的最小值
返回值：轉換後的形狀相同的array
案例分析：
我們對以下資料進行運算，在dating.txt中。儲存的就是之前的約會物件資料
milage,liters,consumtime,target
40920,8.326976,0.953952,3
14488,7.153469,1.673904,2
26052,1.441871,0.805124,1
75136,13.147394,0.428964,1
38344,1.669788,0.134296,1
2、通過fit_transform轉換
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
def minmax_demo():
"""歸一化演示
:return: none
"""data = pd.read_csv("./test.csv")
print(data)
# 1、例項化乙個轉換器類
transfer = minmaxscaler(feature_range=(2, 3))
# 2、呼叫fit_transform
data = transfer.fit_transform(data[['milage', 'liters', 'consumtime']])
print("最小值最大值歸一化處理的結果：\n", data)
return none
# 歸一化
minmax_demo()
milage liters consumtime target
0 40920 8.326976 0.953952 3
1 14488 7.153469 1.673904 2
2 26052 1.441871 0.805124 1
3 75136 13.147394 0.428964 1
.. ... ... ... ...
998 48111 9.134528 0.728045 3
999 43757 7.882601 1.332446 3
[1000 rows x 4 columns]
最小值最大值歸一化處理的結果：
[[ 2.44832535 2.39805139 2.56233353]
[ 2.15873259 2.34195467 2.98724416]
[ 2.28542943 2.06892523 2.47449629]
...,
[ 2.29115949 2.50910294 2.51079493]
[ 2.52711097 2.43665451 2.4290048 ]
[ 2.47940793 2.3768091 2.78571804]]
公式：
返回值：轉換後的形狀相同的array
案例分析：
1、例項化standardscaler
2、通過fit_transform轉換
def stand_demo():
"""標準化演示
:return: none
"""data = pd.read_csv("./test.csv")
print(data)
# 1、例項化乙個轉換器類
transfer = standardscaler()
# 2、呼叫fit_transform
data = transfer.fit_transform(data[['milage', 'liters', 'consumtime']])
print("標準化的結果:\n", data)
print("每一列特徵的平均值：\n", transfer.mean_)
print("每一列特徵的方差：\n", transfer.var_)
return none
stand_demo()
milage liters consumtime target
0 40920 8.326976 0.953952 3
1 14488 7.153469 1.673904 2
2 26052 1.441871 0.805124 1
3 75136 13.147394 0.428964 1
4 38344 1.669788 0.134296 1
標準化的結果:
[[ 0.0947602 0.44990013 0.29573441]
[-1.20166916 0.18312874 1.67200507]
[-0.63448132 -1.11527928 0.01123265]
[ 1.77297701 1.54571769 -0.70784025]
[-0.03158673 -1.06346729 -1.27113187]]
每一列特徵的平均值：
[3.8988000e+04 6.3478996e+00 7.9924800e-01]
每一列特徵的方差：
[4.15683072e+08 1.93505309e+01 2.73652475e-01]
sklearn 特徵工程
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sklearn 特徵工程 預處理
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特徵工程入門與實踐 筆記 sklearn
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