sklearn 数据预处理
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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sklearn 数据预处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html
其中介绍了sklearn.preprocessing.StandardScaler类,使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据。
>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X) >>> scaler StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) >>> scaler.mean_ array([ 1. ..., 0. ..., 0.33...]) >>> scaler.std_ array([ 0.81..., 0.81..., 1.24...]) >>> scaler.transform(X) array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...], [ 1.22..., 0. ..., -0.26...], [-1.22..., 1.22..., -1.06...]]) >>>#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换 >>> scaler.transform([[-1., 1., 0.]]) array([[-2.44..., 1.22..., -0.26...]])
以上是关于sklearn 数据预处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章