python验证特征缩放前后结果

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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验证特征缩放前后结果相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

利用sklearn linear_model下的线性模型验证一下特征缩放前后结果是否一致

验证因变量y的缩放

import numpy as np
from sklearn import linear_model
x=[[1],[2],[3],[4],[5]]
y=[100,200,300,400,500]
y2=[]
avg=np.mean(y)
for i in range(len(x)):
    y2.append(y[i]/avg)
clf=linear_model.LinearRegression()
X=[[2]]
clf.fit(x,y)
start=clf.predict(X)
clf.fit(x,y2)
end=clf.predict(X)
print(start)
print(end*avg)

结果:

[200.]
[200.]

验证自变量x的缩放(结上面的代码)

y=[[1],[2],[3],[4],[5]]
x=[[100],[200],[300],[400],[500]]
x2=[[0],[0],[0],[0],[0]]
avg=np.mean(x)
for i in range(len(x)):
    x2[i][0]=x[i][0]/avg
clf=linear_model.LinearRegression()
X=[[100]]
clf.fit(x,y)
start=clf.predict(X)
clf.fit(x2,y)
end=clf.predict(X/avg)
print(start)
print(end)

结果:

[[1.]]
[[1.]]
>>>

缩放前后的结果是一致的~~~

以上是关于python验证特征缩放前后结果的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python颜色压缩的结果颜色比保存颜色深

特征缩放_概念

机器学习工程师 - Udacity 非监督学习 Part Two

Python图像resize前后颜色不一致问题

python 特征缩放

python 通过删除均值和缩放到单位方差来标准化特征