Python | 小数归一化()方法

简介

小数归一化() 是一个用于计算给定数据集中数值的归一化计算方法。它可以将数据集中的数值缩放到指定的范围内，通常是0到1或者是-1到1之间。这在数据预处理和特征工程中经常用到，可以提高机器学习算法的性能。

在Python中，小数归一化() 方法是由 sklearn.preprocessing 模块提供的。它提供了一组用于数据预处理的函数和类。

用法

以下是使用 小数归一化() 方法的基本步骤：

1. 导入必要的模块和函数：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   

2. 创建 MinMaxScaler 类的实例：

   scaler = MinMaxScaler()
   

3. 使用 fit() 方法拟合数据集：

   scaler.fit(data)
   

   这里的 data 是一个numpy数组或一个类似二维表格的数据结构。

4. 使用 transform() 方法对数据集进行归一化转换：

   normalized_data = scaler.transform(data)
   

   归一化后的数据将保存在 normalized_data 变量中。

5. 如果需要，可以使用 inverse_transform() 方法将归一化的数据转换回原始数据：

   original_data = scaler.inverse_transform(normalized_data)
   

示例

以下是一个使用 小数归一化() 方法的示例，假设我们有一个数据集，包含了一些身高和体重观测值：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 原始数据集
data = np.array([[150, 50],
                 [160, 55],
                 [170, 60],
                 [180, 65]])

# 创建MinMaxScaler类的实例
scaler = MinMaxScaler()

# 拟合数据集
scaler.fit(data)

# 归一化转换
normalized_data = scaler.transform(data)

# 打印归一化后的数据集
print(normalized_data)

输出结果：

[[0.         0.        ]
 [0.33333333 0.33333333]
 [0.66666667 0.66666667]
 [1.         1.        ]]

归一化后的数据在0到1之间，身高和体重的比例被改变，但它们之间的相对关系保持不变。

总结

小数归一化是一种常用的数据预处理技术，可以将数值特征缩放到指定的范围内，这有助于提高机器学习算法的性能。在Python中，使用 sklearn.preprocessing 模块的 MinMaxScaler 类可以很方便地实现小数归一化。