sklearn中的特征归一化函数

更新时间:2023-07-18 03:41:55 阅读: 评论:0

孕妇可以吃火锅sklearn中的特征归⼀化函数
特征标准化,特征归⼀化,总体来说,他们的⽬的是实现特征的缩放。一会儿的读音
由于中⽂翻译的原因,⽹上对它们的解释也是五花⼋门,但其实我们不考虑它们的名字,直接看它们的作⽤和操作⽅法,可能会更容易理解。
芹菜根使⽤特征缩放的作⽤是:脑筋急转弯高难度带答案
1. 使不同量纲的特征处于同⼀数值量级,减少⽅差⼤的特征的影响,使模型更准确。
2. 加快学习算法的收敛速度。郁金香的含义
他们之间的作⽤分别是:
点斜式方程公式缩放过程可以分为以下⼏种:
旧石器1. 缩放到均值为0,⽅差为1(Standardization——StandardScaler())
2. 缩放到0和1之间(Standardization——MinMaxScaler())数学家欧拉简介
3. 缩放到-1和1之间(Standardization——MaxAbsScaler())
4. 缩放到0和1之间,保留原始数据的分布(Normalization——Normalizer())

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