python 特征缩放

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 特征缩放相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

lasso_reg = Lasso()
lasso_reg.fit(X_scaled, y)

# To retrieve and print out the coefficients from the regression model.
reg_coef = lasso_reg.coef_
print(reg_coef)

以上是关于python 特征缩放的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python 通过删除均值和缩放到单位方差来标准化特征

机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最小最大缩放(MinMaxScaler)

机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最大绝对值缩放(MaxAbsScaler)

机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:非线性缩放(例如,sigmoidtanharctan等)

机器学习工程师 - Udacity 非监督学习 Part Two

特征缩放后重新缩放,线性回归