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从StandardScaler转换到MinMaxScaler会导致问题

从StandardScaler转换到MinMaxScaler可能会导致问题。StandardScaler是一种常用的数据预处理技术，用于将数据进行标准化处理，使其具有零均值和单位方差。而MinMaxScaler是另一种数据预处理技术，用于将数据缩放到指定的范围内，通常是[0, 1]。

问题可能出现在转换后的数据分布上。由于StandardScaler和MinMaxScaler使用不同的缩放方法，转换后的数据分布可能发生变化。具体来说，从StandardScaler转换到MinMaxScaler可能导致以下问题：

  1. 数据范围变化：StandardScaler将数据标准化到均值为0，方差为1的范围内，而MinMaxScaler将数据缩放到[0, 1]的范围内。因此，转换后的数据范围会发生变化，可能导致一些问题，例如在某些算法中，数据范围的变化可能会影响模型的性能。
  2. 数据分布改变：由于StandardScaler和MinMaxScaler使用不同的缩放方法，转换后的数据分布可能发生变化。例如，原始数据可能服从正态分布，但转换后的数据可能不再服从正态分布，这可能会对某些统计分析或机器学习算法产生影响。
  3. 异常值处理：StandardScaler对异常值相对较为敏感，因为它是基于数据的均值和方差进行缩放。而MinMaxScaler对异常值相对不敏感，因为它是基于数据的最小值和最大值进行缩放。因此，从StandardScaler转换到MinMaxScaler可能导致异常值的处理方式发生变化。

针对这些问题，可以考虑以下解决方案：

  1. 数据范围问题：如果转换后的数据范围对问题产生了影响，可以尝试使用其他缩放方法或自定义缩放方法，以满足特定需求。
  2. 数据分布问题：如果转换后的数据分布对问题产生了影响，可以考虑使用其他数据预处理技术，如RobustScaler或PowerTransformer，以更好地处理数据分布。
  3. 异常值处理问题：如果异常值处理对问题产生了影响，可以在转换之前或之后进行异常值检测和处理，以确保数据的准确性和稳定性。

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相关搜索:Chef库从Chef 12转换到Chef 14的问题pthread_spinlock是否会导致从用户空间切换到内核空间Python从.csv中读取，创建类对象列表并对其执行某些操作。将数据返回为[ texthere ]而不是texthere会导致问题TensorFlow:从源重建已安装的TensorFlow是否会导致任何内部问题？为什么从共享锁切换到排它锁会导致死锁并回滚所有其他被阻塞的事务？从angular 7升级到angular 8或10会导致问题从OpenCV 3切换到OpenCV 4会导致网络摄像头以最高5 fps的速度录制，而不是通常的30 fps从rgb转换到lab后，matplotlib会引发问题吗？从VBA运行command.com或cmd.exe会导致MSG命令出现问题从‘file-saver’导入{saveAs}：CommonJS或AMD依赖项可能会导致优化问题
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数据处理中的标准化、归一化，究竟是什么？

不说全部，能讲清楚这个概念的文章真寥寥无几，首先是中英文名称翻译的问题，其次是概念理解的不全面，也就造成了网上的说法不一，看了之后各种被误导。...当然，如果你在阅读文章的时候，发现存在问题欢迎留言批评指正 【但是我觉得你可能没有批评指正的机会！】 先来说下概念 数据归一化和标准化都属于数据特征无量纲的一种方式。...无量纲指的是将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，称之为数据“无量纲化”。...其中归一化 Normalization 会严格的限定数据变化后的范围，默认的是将数据控制在 0,1 之间。...在大多数机器学习算法中，因为 MinMaxScaler 对异常值的敏感，所以都会选择 StandardScaler 进行特征缩放。例如聚类、逻辑回归、支持向量机、PCA 等算法。

4.2K51

MinMaxScaler入门

缺点对异常值敏感：由于MinMaxScaler使用原始数据的最小值和最大值来进行缩放，所以如果数据中存在异常值，会导致整个数据集的缩放范围受到影响，使得异常值变得不明显。...因此，在某些情况下，MinMaxScaler可能导致数据丢失一些特定的分布信息，这可能会对某些模型产生负面影响。...类似的替代方法如果MinMaxScaler不适用于特定的数据集或应用场景，以下是一些常见的替代方法：StandardScaler：StandardScaler是另一种常见的数据归一化方法，它通过减去均值并除以标准差来对数据进行缩放...相较于MinMaxScaler，StandardScaler对数据中的离群点更具鲁棒性，并且能够保留更多的原始信息。...对于不同的数据分布和问题，选择合适的归一化方法是提高机器学习模型性能和准确性的关键。

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sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门

如果特征不满足这个假设，那么特征缩放可能会带来负面影响。因此，在使用​​StandardScaler​​​函数时，需要确保特征的分布符合正态分布假设。...如果数据集中存在离群值，那么特征缩放可能会导致数据偏移和失真。不适用于非连续型特征：​​StandardScaler​​函数仅适用于连续型的数值特征。...如果在计算和应用均值和标准差时没有很好地编码这个过程，可能会导致数据泄露问题，即在测试集或新样本中使用了训练集的信息。...类似的特征缩放方法还有以下几种：MinMaxScaler：MinMaxScaler函数将特征缩放到给定的最小值和最大值之间。该方法对离群值不敏感，适用于任意分布的特征。...但是，MinMaxScaler函数会将数据映射到一个有限的范围内，可能导致某些特征的变化幅度变小，不适用于某些算法和场景。

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用 Python 做归一化与标准化

3、实现 方法一： 使用 sklearn 包来实现归一化： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler preprocess = MinMaxScaler...[5, 1, 21, 5], [1, 2, 15, 1]] data = preprocess.fit_transform(raw_data) 会输出...array 数据格式，可以看到最后一列中的 1000 由于数据值太大，导致 5 相对其来说只能得到 0.004，在实际数据中，如果 1000 为噪声数据就会极大的影响最终的分析结果。...这种方法是将原始数据变换到均值为 0，方差为 1 的范围内。 1、公式 ? ? 2、特点 对于大数据样本量，如果出现异常点，少量异常点对于平均值影响小，方差也小，对最终结果影响不大。...因此，该方法适合样本量大，数据噪点多的数据集 3、实现 from sklearn.preprocessing import StandardScaler preprocess = StandardScaler

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漫谈特征缩放

,做特征缩放是非常重要的,如下图所示: 我们可以看到,在没做特征缩放前,用kmeans跑出的聚类结果就如图所示,以y=0为分界线,上面是一类,下面是一类,相当的离谱.主要原因就是y值的取值范围很大,从-...RobustScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler 1、StandardScaler 这种scale方法大家最熟悉了,通过减去均值再除以方差进行标准化.需要注意的是异常值对于这种...= StandardScaler().fit_transform(df) 让我们看下该缩放方法,对有偏态分布的数据会产生什么影响....我们很容易发现StandardScaler使得异常值更接近均值了,但是在RobustScaler后,异常值还是显得比较异常. 3、MinMaxScaler from sklearn.preprocessing...import MinMaxScaler MinMaxScaler使得数据缩放到0~1之间,缩放由最小值和最大值决定,因此会受到异常值影响.并且对新出现的最大最小值并不友好. 4、MaxAbsScaler

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​特征工程系列：特征预处理（上）

，而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题，本章内容主要讨论数据预处理的方法及实现。...4）实现代码： from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 standardScaler = StandardScaler...实现代码 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 minMaxScaler = MinMaxScaler...().fit(X_train) minMaxScaler.transform(X_train) 缺点： 这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MinMaxScaler...从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。

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不败给名词! 了解特征工程特征工程:2.特征预处理

基本概念: 人工智能 > 机器学习 > 深度学习 机器学习: 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型), 并利用规律对未知数据进行预测....体重, 头发长度, 体征(很多) 目标值(未知的): 男, 女 样本 如果对全班学生成绩进行分析,一个学生就是一个样本 ---- 特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程...data.toarray()) 2.特征预处理 通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 2.1 归一化 将某一列类型的数据,缩放到特定的范围(一般为缩放到0至1之间),相当于把满分为100分转换成满分为...mm.fit_transform(lee) # 打印转换后的结果 print(data) 缺点: 如果最大值过大或最小值过小异常, 就容易影响准确性 2.2标准化 通过对原始数据进行变换,把数据变换到均值为...0,方差为1范围内 rom sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化实例化对象 std = StandardScaler() # 创建数据 lee

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做数据处理，你连 fit、transform、fit_transform 都分不清？

均值 [-2.8 -2.4] # 方差 [13.36 17.84] 总结一下 fit 的用法： 简单来说，就是求得数据集的均值、方差、最大值、最小值等固有的属性，经常和 transform 搭配使用 从算法模型的角度上讲...StandardScaler：Perform standardization by centering and scaling 翻译一下： MinMaxScaler：根据 feature_range 进行...从算法模型的角度上讲，transform 过程可以理解为一个转换过程。...所以一般对于数据集处理上，会直接对训练集进行 拟合+转换，然后直接对测试集 进行转换。 注意了，是用训练集进行拟合，然后对训练集、测试集都用拟合好的”模型“进行转换，一定要明白这个逻辑！！...并不是真正的模型，所以带了引号 写成代码就是这样子： from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler_ss = StandardScaler

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Python人工智能：基于sklearn的数据预处理方法总结

一、数据预处理简介 使用实际情况中的数据进行机器学习时，通常会遇到如下两个方面的问题： (1) 数据类型的不同：比如，数据集中具有文字、数字、时间序列等不同类型的数据； (2) 数据质量存在问题：比如，...在sklearn中我们可以使用preprocessing.MinMaxScaler方法来实现数据的归一化处理。...MinMaxScaler有一个和总要的参数feature_range，其用来控制数据要所的区间。...下面给出一个简单示例以直观地了解preprocessing.MinMaxScaler归一化函数的使用方法： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler...在sklearn中我们可以使用preprocessing.StandardScaler方法来实现数据的标准化处理。

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python归一化函数_机器学习-归一化方法

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机器学习篇(二)

当某些特征同等重要的时候，但是数值差别很大，会进行归一化处理。 目的：来使之不受某一个特征的影响过大。 缺点：对于异常点比如有个点更大更小,便宜过大，会影响较大。...归一化实例： # 归一化处理 # 导入归一化模块MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def mm(): # 实例化 mm...= MinMaxScaler() data = mm.fit_transform([[123,222,2,54],[70,60,10,99],[65,40,30,23]]) print(data) 会输出...特点：通过原始数据进行变换到均值为0，方差为1范围。 x = x-mean/标准差 # 作用于每一列，mean为平均值。标准差这里不好写，自己百度一下就好。...标准差实例： # 导入标准差模块StandardScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler # 标准差处理

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数据预处理 | 数据标准化及归一化

从数据标准化及归一化具体含义、区别、实战时常用方法及工具等方面具体介绍数据预处理过程中的数据标准化及归一化。...如果某个特性的方差比其他特性大几个数量级，那么它可能会支配目标函数，使估计器无法按照预期正确地从其他特性学习。...]] >>> scaler = MinMaxScaler() >>> print(scaler.fit(data)) MinMaxScaler() >>> print(scaler.data_max_)...在机器学习，训练模型时，工程师可能会向算法内添加噪声（如对抗训练），以便测试算法的鲁棒性。可以将此处的鲁棒性理解为算法对数据变化的容忍度有多高。...(), MinMaxScaler(), MaxAbsScaler(), RobustScaler()] title_name = ['Normalizer', 'StandardScaler', 'MinMaxScaler

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Scaling data to the standard normal缩放数据到标准正态形式

如果你已经初步了解了统计学，那你一定见过Z分数，事实上，这一步就是把我们的特征值从原本的样子缩放成Z分数。...标准化数据非常的有用，很多机器学习算法在是否数据标准化的情况下，会表现出不同的结果甚至是出现错误，比如，支持向量机由于在优化算法过程中使用的是距离函数，在一组数据特征的变量范围是0到10000，另一组是...0到1时，没有做数据标准化，训练效果表现的会非常差。...of 0 and 1 , respectively: 从它默认的0到1的值很容易通过最大最小缩放的类来改变它的上下限的值 my_odd_scaler = preprocessing.MinMaxScaler...另一个选择是调用密集函数，这很危险，因为矩阵已经缺失，它将导致一个内存错误。

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​特征工程系列：特征预处理（上）

，而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题，本章内容主要讨论数据预处理的方法及实现。...4）实现代码： from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 standardScaler = StandardScaler...实现代码 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 minMaxScaler = MinMaxScaler...().fit(X_train) minMaxScaler.transform(X_train) 缺点： 这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MinMaxScaler...从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。

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Spark ML 正则化 标准化 归一化 ---- 基本概念简介

,MaxAbsScaler,StandardScaler def test_MinMaxScaler(): ''' 测试 MinMaxScaler 的用法 :return:...（3）神经网络   1）数值问题   归一化/标准化可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。...，再加上x也很大的话，从梯度公式可以看出，三者相乘，梯度就非常大了。...这时会给梯度的更新带来数值问题。   c....对w1适合的学习率，可能相对于w2来说会太小，若果使用适合w1的学习率，会导致在w2方向上步进非常慢，会消耗非常多的时间，而使用适合w2的学习率，对w1来说又太大，搜索不到适合w1的解。

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机器学习基础篇_12

概述 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。...特征值 + 目标值 处理： pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具 sklearn: 对于特征的处理提供了强大的接口 特征工程 概念 将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程...因为在这中情况下，在计算过程中，如果某一项的值特别大，则对于结果的影响也 会特别大，从而使得各个特征之间达不到同等重要的效果，因此需要归一化到统一级别下进行计算，这样才能达到多个特征同等重要的效果。...API 类：sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 用法： mms = MinMaxScalar9feature_range={0, 1}) 函数：fit_transform...返回值为转换后的形状 异常点 影响：max、min 标准化 特点 通过对原始数据进行交换吧数据交换到均值为0， 标准差为1范围内 公式 x’ = \frac{(x-mean)}{\sigma} 注：作用于每一行

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Python数据分析之scikit-learn与数据预处理​

：StandardScaler，StandardScaler类会自动计算实例化类时传入的训练集的均值、标准差，并将这些信息保留，这也就意味着，对训练集的标准化方式可以复用，例如对测试集和预测样本进行同样的标准化...标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，转换为标准正态分布，和整体样本分布相关，每个样本点都能对标准化产生影响，而归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到指定区间内，仅由变量的极值决定...大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler来进行特征缩放，因为MinMaxScaler对异常值非常敏感。...在大多数情况下，建议先试试看StandardScaler，效果不好换MinMaxScaler。...LabelEncoder和OrdinalEncoder会自动根据提供的训练数据进行统计，分别对每个特征属性从0开始编码，不同的是，LabelEncoder类一次只能对一个一维数组（一个特征属性）编码，而

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