MinMaxScaler 标准化已经在 [0,1] 范围内的值 Python

Posted 2023-03-12

【中文标题】MinMaxScaler 标准化已经在 [0,1] 范围内的值 Python

【英文标题】：MinMaxScaler Normalizing values that are already in [0,1] range Python

【发布时间】：2021-05-23 07:24:49

【问题描述】：

我计划使用几列数据来训练 ANN 回归模型。大多数这些列的值范围从 0 到 10,000.00，但一个特定列的值始终在 [0,1] 范围内，并且精度高达小数点后 10 位，例如。值：0.1582639672。通常我会使用sklearn.preprocessing 中的MinMaxScaler 类将我的数据集的所有值标准化为[0,1] 范围，但是我担心在对这个特定列应用标准化时可能会丢失精度。

以 10 位精度对浮点值进行归一化会导致数据丢失，因为它会产生可能超过浮点类型可以 faithfully 表示的最大数字精度的“进一步归一化”值吗？

【参考方案1】：

由于值已经在 [0,1] 中，我想您可以手动将其从规范化过程中排除，并在完成后重新添加该列。通过这种方式，您可以保持该特定列的精度，因为规范化是逐列完成的，因此不会影响其他列。