使用分类特征缩放数据帧，然后是X_train / X_test的fit_transform()和transform() - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习之sklearn基础教程

2.1 特征缩放在数据预处理中，特征缩放是一个非常重要的步骤，它可以帮助提升机器学习算法的性能和稳定性。在sklearn库中，提供了多种特征缩放和预处理的工具： 1....fit_transform方法对数据进行缩放 X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) 4....RobustScaler 作用：使用中位数和四分位数范围（IQR）来缩放特征。这对于有许多离群点的数据集特别有用。...(X_train) 2.3 编码分类特征对于分类数据，需要将其转换为机器学习模型可以理解的数值形式。...三、分类算法分类算法是机器学习领域的一个重要分支，旨在根据输入数据的特征将其划分为不同的类别。

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Scikit-Learn机器学习要点总结

fit_transform()：这个方法是 fit() 和 transform() 的结合，既进行学习又进行转换。它首先使用训练数据进行学习，然后将学习到的模型参数应用于数据转换，返回转换后的结果。...需要注意的是，fit_transform() 方法通常只能在训练数据上使用，而 transform() 方法可以在训练数据和测试数据上使用。...在处理分类特征时，一种常见的方法是使用LabelEncoder类将字符串类型的数据转换为整数编码，然后再进行独热编码。...fit_transform(X_train) ：找出X_train的均值和标准差，并应用在X_train上。对于X_test，直接使用transform方法。...(此时StandardScaler已经保存了X_train的均值和标准差) 二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放 (映射) 到某个固定区间，归一化，正则化等） transform

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快速入门Python机器学习（34）

方法 fit(X[, y, sample_weight]) 计算平均值和标准差，用于以后的定标。 fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。...fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 inverse_transform(X) 根据特征范围撤消X的缩放。...通过计算训练集中样本的相关统计信息，对每个特征分别进行定心和缩放。然后存储中位数和四分位间距，以便使用变换方法在以后的数据上使用。数据集的标准化是许多机器学习估计器的共同要求。...方法 fit(X[, y]) 计算用于缩放的中位数和分位数。 fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。...这种转换器能够与密集的numpy阵列和稀疏的矩阵（如果要避免复制/转换的负担，请使用CSR格式）。例如，将输入缩放到单位规范是文本分类或聚类的常见操作。

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机器学习测试笔记（16）——数据处理

标准化分为：Rescaling、Normalizing和Standardizing，如下表所示：名称中文名解释Rescaling重缩放/归一化通常是指增加或者减少一个常数，然后乘以/除以一个常数，来改变数据的衡量单位...如果数据有离群点，对数据进行均差和方差的标准化效果并不好。这种情况可以使用RobustScaler 作为替代。它们有对数据中心化和数据的缩放鲁棒性更强的参数。...fit_transform()fit_transform是fit和transform的组合，既包括了训练又包含了转换。...transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等）fit_transform(trainData...3.4 sklearn.preprocessing.RobustScaler 含义：使用对异常值鲁棒的统计信息来缩放特征。

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解决sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted

使用fit_transform另一种解决方法是使用StandardScaler的fit_transform方法，它可以在一步中同时拟合数据并进行标准化。...X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)使用fit_transform方法可以避免忘记调用fit方法而导致的NotFittedError...# load_dataset()是自定义加载数据集的函数# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,...然后创建StandardScaler实例，并使用fit_transform方法对训练集进行拟合并进行标准化。接着使用transform方法对测试集进行标准化。...以上是一个简单的示例代码，实际应用中可能还需要进行其他的数据预处理、特征选择等步骤，以及对模型性能进行评估和优化。

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机器学习之鸢尾花-朴素贝叶斯方法

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。...朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。...# 对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。...# 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。...(X) # X_train = StandardScaler().fit_transform(X_train) # X_test = StandardScaler().fit_transform

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机器学习第1天：数据预处理

(X_train) X_test = sc_X.transform(X_test) 三、知识点详解 1....关于fit()、transform()、fit_transform() 通俗的来讲fit()表示建立一个“词典”，transform()表示在建立的“词典”中查找单词，而fit_transform()表示先建立...fit_transform()前面的参数则代表有着不同规则的“词典” 比较规范的解释：fit()是为计算该类处理所需的相关参数，以标准化为例，fit()就是计算标准化所用到的均值与方差；而transform...OneHotEncoder处理的原因由于特征可能是连续型的也可能是类别型的变量，这些类别特征无法直接进入模型。...要想使得类别型的变量能最终被模型直接使用，可以使用one-of-k编码或者one-hot编码。OneHotEncoder它可以将有n种值的一个特征变成n个二元的特征。

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1.6w字超全汇总！56个sklearn核心操作！！！

(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) 其中，fit_transform方法用于计算训练集的均值和标准差，并进行标准化转换。...(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) fit_transform方法用于计算训练集的最小值和最大值，并进行缩放转换。...(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) fit_transform方法用于计算训练集的中位数和四分位数范围，并进行缩放转换。...，然后使用RobustScaler进行缩放转换，并输出了转换后的数据以及中位数和四分位数范围。...(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) 其中，X_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的目标数据，X_test是测试集的特征数据

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机器学习中特征选择的通俗讲解！

据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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机器学习中特征选择怎么做？这篇文章告诉你

来源 | AI开发者简介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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特征选择怎么做？这篇文章告诉你

然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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特征选择怎么做？这篇文章告诉你

简介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2, Y,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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收藏 | 机器学习特征选择方法总结（附代码）

简介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2, Y,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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【干货】特征选择的通俗讲解！

译者：佚名，编辑：Datawhale 简介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...如果添加的特征比必要的特征多，那么我们的模型性能将下降（因为添加了噪声）。真正的挑战是找出哪些特征是最佳的使用特征（这实际上取决于我们提供的数据量和我们正在努力实现的任务的复杂性）。...图 3：Mushroom Classification 数据集在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2,...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。

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ML算法——KNN随笔【全国科技工作者日创作】【机器学习】

9、K-Nearest Neighbors (KNN) 9.1、理论部分 K最邻近算法把一个物体表示成向量【特征工程】,且 KNN 需要考虑【特征缩放】。...欧氏距离 \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i^{} - x_i^{})^2} 其中，xi和xj是空间中的两个点，i和j表示维度。点数K选取奇数的目的？...可扩展性：自己实现KNN算法可以让你更好地了解如何扩展算法以适应不同的数据集和场景。例如，你可以尝试使用不同的距离度量（如曼哈顿距离或切比雪夫距离），或者调整K值以获得更好的性能。...只是想快速应用到项目上，那么使用sklearn是更好的选择。...fit_transform()，根据给定数据集的特点来调整模型的参数，同时可以对数据进行转换 inverse_transform()，在scikit-learn中，转换回原始数据并不是通过计算数据中的协方差矩阵和特征向量来实现的

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RDkit＆mol2vec ：靶标抑制剂活性二分类模型对比

RDKit RDKit是用C ++和Python编写的化学信息学和机器学习的工具包。...RDKit提供各种功能，如不同的化学I/O格式，包括SMILES/SMARTS，结构数据格式（SDF），Thor数据树（TDT），Sybyl线符号（SLN），Corina mol2和蛋白质数据库（PDB...，基于逻辑回归对靶标抑制剂活性进行二分类，比较不同方法产生输入特征的优劣。...= StandardScaler().fit_transform(X_train)X_test = StandardScaler().fit_transform(X_test) lr = LogisticRegression...().fit_transform(X_train)X_test = StandardScaler().fit_transform(X_test) lr = LogisticRegression()lr.fit

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特征提取之 DictVectorizer

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。..., X_test = train_test_split(df, random_state=0) dv = DictVectorizer().fit_transform(X_train) print(dv...) 在这里首先我是构造了一个随机生成 100 条数据的数据集，其中每个数据点有两个特征 X1 和 X2，没有目标值，毕竟特征提取和数据转换属于无监督学习的范畴。...然后必然是拆分训练集与测试集，接着用 DictVectorizer 对象的 fit_transform 方法对训练集进行训练并转换，最后把转换后的东西做一个输出，这段代码逻辑就是如此，并没有特别复杂。...我们发现 fit_transform 方法里面传入的是一个字典列表格式的数据，而不是其他格式的数据。

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sklearn.preprocessing数据预处理分析

）非常敏感 2.2 MaxAbsScaler 最大绝对值缩放作用将特征值缩放到给定的最大值矩形区域之间，如[-1, 1] 目的与MaxAbsScaler类似，且训练数据应是已经零中心化或者是稀疏数据...当数据有许多异常值可用来替代MinMaxScaler和MaxAbsScaler 代码 print(RobustScaler().fit_transform(X)) # 鲁棒缩放 """ [[ 0...(X_test) print(np.percentile(X_train[:, 0], [0, 25, 50, 75, 100])) # 获取第0%、第25%等等的值 [4.3 5.1 5.8 6.5...有些非常像高斯分布，有些则不然，因此做数据可视化是很有必要的。 Yeo-Johnson transform Box-Cox 4....归一化Normalization 4.1 normalize 归一化作用将特征值缩放以具有单位范数目的经常在文本分类和内容聚类中使用代码 l1范式 X = np.array([[1., -1.

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Python数据分析实验四：数据分析综合应用开发

import StandardScaler X=StandardScaler().fit_transform(cancer.data) y=cancer.target #将数据集划分为训练集和测试集(...import StandardScaler X=StandardScaler().fit_transform(cancer.data) y=cancer.target #将数据集划分为训练集和测试集...随后，我尝试使用网格搜索和交叉验证来找出每种算法的较优超参数，以进一步提升其分类性能。首先，我加载了乳腺癌数据集，并将其划分为训练集和测试集。...然后，我分别使用逻辑回归、SVM和kNN算法进行训练，并在测试集上进行评估。评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。通过这些指标，我能够了解每种算法在乳腺癌数据集上的分类性能。 ...接着，我尝试使用网格搜索(Grid Search)和交叉验证(Cross Validation)来找出每种算法的较优超参数。网格搜索是一种通过在指定的超参数空间中搜索最佳参数组合来优化模型的方法。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

最终结果是来自少数类和多数类的观测数量相同。...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 加载标准化缩放器...sc = StandardScaler() # 基于训练数据计算均值和标准差 sc.fit(X_train) # 将训练数据缩放为均值 0 和单位标准差 X_train_std = sc.transform...(X_train) # 将测试数据缩放为均值 0 和单位标准差 X_test_std = sc.transform(X_test) # 测试数据的特征，非标准化 X_test[0:5] ''' array

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