如何知道我的数据是否已被StandardScaler缩放？
StandardScaler是一个常用的数据预处理工具，用于将数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。通过标准化处理，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得模型更加稳定和准确。
要知道数据是否已被StandardScaler缩放，可以通过以下几个步骤进行判断：
- 查看数据的统计特征：使用pandas库的describe()函数可以查看数据的统计特征，包括均值、标准差、最小值、最大值等。如果数据已被StandardScaler缩放，那么均值应该接近0，标准差应该接近1。
- 绘制数据分布图：可以使用matplotlib库或seaborn库绘制数据的分布图，观察数据是否呈现出标准正态分布的特征。如果数据已被StandardScaler缩放，那么数据分布应该接近于正态分布。
- 查看StandardScaler的参数：如果你使用了StandardScaler进行数据缩放，可以查看StandardScaler的参数设置。StandardScaler的fit_transform()函数会返回缩放后的数据，可以查看返回的数据是否与原始数据有明显差异。
- 反向转换数据：如果你使用了StandardScaler对数据进行缩放，可以尝试使用StandardScaler的inverse_transform()函数将缩放后的数据反向转换回原始数据。如果反向转换后的数据与原始数据相差不大，则说明数据已被缩放。
需要注意的是，以上方法只能作为初步判断数据是否已被StandardScaler缩放的参考，不能完全确定。如果你确定数据已被缩放，可以继续进行后续的数据处理和建模工作。
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以上是关于如何知道数据是否已被StandardScaler缩放的答案，希望能对你有所帮助。
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如何使用反变换(实际)值绘制graphviz决策树？
python、scikit-learn、graphviz、zscaler、inverse-transform
我正在使用graphviz绘制分类决策树。
在拟合这些特性之前，我使用"preprocessing.StandardScaler()“来缩放它们
因此，当我绘制决策树时，我会根据“转换后的值”进行绘制。
有没有办法在绘制之前"inverse_trasform“分类器，以便决策树绘制节点上的实际值，而不是转换后的值？
是的，我已经尝试过scale.inverse_transform(rf_clf) ....不过，当然不要乱来...
从sklearn.datasets导入数据集
iris = datasets.load_iris()
从字典创建数据框
species = [iris
浏览 2提问于2019-05-12得票数 3
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神经网络有正态分布的数据重要吗？
machine-learning、statistics、neural-network、normalization、normal-distribution
因此，与数据相关的标准问题之一是将其规范化，并将其标准化，使其具有正态分布的数据，平均值为0，标准差为1，对吗？但是，如果数据不是正态分布的呢？
另外，期望的输出是否也必须是正态分布的？如果我想让我的前馈网络在两个类别(-1和1)之间进行分类，那就不可能标准化为平均值0和std的正态分布，对吗？
前馈网是非参数的，对吗？因此，如果是的话，标准化数据仍然很重要吗？为什么人们会把它标准化呢？
浏览 0提问于2015-10-14得票数 7
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标准定标器和规范化器为什么需要不同的数据输入？
python-3.x、scikit-learn、normalization、scaling
我尝试了下面的代码，发现StandardScaler(or MinMaxScaler)和来自sklearn的Normalizer处理数据的方式非常不同。这个问题使得管道建设更加困难。我想知道这种设计上的差异是否有意的。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Normalizer, MinMaxScaler
对于Normalizer，数据被读为“水平”。
Normalizer(norm = 'max').fit_transform([[ 1., 1., 2., 10],
浏览 0提问于2019-01-09得票数 3
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标准正态分布与平均归一化特征缩放方法有什么区别？
statistics、normalization、feature-scaling、sampling、definitions
标记特性缩放似乎传达了一种缩放方法是标准正态分布。此外，我在这个网站上读到了一个答案，说这意味着规范化是一种功能缩放形式。
两种缩放方法的区别是什么？
注:我认为标准化的统计和数学确实不同。
浏览 0提问于2020-05-26得票数 0
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比较两种趋势，绝对值相差很大。
data-mining、data、visualization、data-analysis
我正在研究不同国家的Spotify流趋势，以显示这种流行病对音乐听众的影响。
到目前为止，我检索了我的数据，并绘制了它。
📷
显然，由于不同国家的人口数量不同，spotify用户ecc.这张图说明不了多少。
所以我决定把每条曲线除以它的峰值。
例如，美国的最大价值为35万条溪流，我用这个值对这条曲线进行了规范化，我对所有其他州(用它们的最大值)做了同样的调整，我得到了以下结果：
📷
这会是个好办法吗？一般来说，如果我想比较绝对值有很大差异的不同曲线，我应该使用哪种方法？
编辑:最后，我对每一行数据使用zscore规范化。基本上，我计算了每个状态的平均值和标准差，然后用它的平均值和std对单个
浏览 0提问于2020-08-28得票数 0
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Pandas系列:对数归一化
python、pandas、normalization
我有一个熊猫系列，它需要对数转换为正态分布。但我还不能记录转换，因为有值=0和值低于1 (0-4000)。因此，我想首先对系列进行规范化。我听说过StandardScaler(Scikit Learn)，Z-score标准化和最小-最大缩放(标准化)。我想稍后对数据进行聚类，哪种方法是最好的？StandardScaler和Z-score标准化使用均值、方差等。我可以在“尚未正态分布”的数据上使用它们吗？
浏览 1提问于2016-06-18得票数 10
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使用fit_transform()和transform()
machine-learning、scikit-learn、statistics、data-science、data-analysis
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
我所知道的是fit()方法计算特征的均值和标准差，然后transform()方法使用它们将特征转换为新的缩放特征。fit_transform()只不过是在一行中调用fit() & transform()方法。
但是为什么我们只调用fit()来训练数据而不是测试数据呢？
这是否意味着我们正在使用训练数据的均值和标准差来
浏览 11提问于2022-06-16得票数 2
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用kmeans绘制二维团簇
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我编写了一个函数，用于对正态分布进行kmeans聚类。该函数既可用于一维正态分布，也可用于二维正态分布。绘制一维kmeans聚类很容易，可以使用以下方法进行b：
plot(data[idx==0,0],data[idx==0,1],'ob',
data[idx==1,0],data[idx==1,1],'or',
data[idx==2,0],data[idx==2,1],'og',
data[idx==3,0],data[idx==3,1],'oy',
浏览 2提问于2013-12-13得票数 3
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机器学习的正确缩放特性
python、machine-learning、scikit-learn、logistic-regression
我的dataframe包含三种特性：
观测值从0到100不等的特征
将观测值编码为0或1的特征(0表示不，1表示是)
观察范围从1到5的特征(一个人回答一个问题，一个人强烈不同意，五个人强烈同意)
我是否可以将StandardScaler应用到我的数据文件中，所有的功能都将被正确地缩放？或者，对于我的数据文件中的每一种不同类型的特性，是否需要一种特定的缩放方法？
浏览 1提问于2020-06-23得票数 0
3回答
在Matlab中绘制样本正态分布图
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我有100个采样数，我需要在matlab中绘制它们的正态分布曲线。
这些采样数据的平均值和标准差可以很容易地计算出来，但是有没有什么函数可以画出正态分布呢？
浏览 0提问于2012-08-06得票数 5
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变量变化下的scipy.integrate.quad运算看似不一致
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我有一个算法，它试图将两个函数相乘，并对结果进行积分。一个是1.0左右的小正态分布，标准差约为.1；另一个也是正态分布，但要大得多，平均值为100,000，标准差为15,000。
代码如下所示：
def integrand(x, z, mu, sigma) :
# goal is to return return f_x(x)*f_y(z/x)*1/abs(x)
# return normal(x, mu, sigma) * normal(z/x, 100000, 15000)/abs(x)
return normal(z/x, mu, sigma) * norma
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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使用stat_function创建倾斜分布
r、normal-distribution
这里使用ggplot2和函数stat_function()编写了这段代码。我用它来创建一个样本正态分布，平均值为100，标准差为15 (IQ)。
ggplot(data.frame(x = c(0, 200)), aes(x)) +
stat_function(fun = dnorm,
geom = "area", fill = '#1e466e', alpha = 0.5,
args = list(
mean = 10
浏览 2提问于2022-01-11得票数 0
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如何在数据规范化和标准化之间进行选择？
scikit-learn、normalization、feature-scaling
我一直在研究数据缩放。常用的两种方法是StandardScaler和MinMaxScaler。正如我所理解的，StandardScaler期望数据是正态分布的，但我似乎在网上看到了一些示例，其中这种方法用于倾斜分布，那么，为了使用标准化，数据正常是否真的很重要？而且，如果分布很重要，我是否可以在同一数据集中使用MinMaxScaler来表示那些有倾斜数据的特征，而StandardScaler用于处理具有正态分布数据的特征？这比选择这两种方法中的一种，并将其应用于每一项功能更好吗？
浏览 0提问于2021-08-28得票数 0
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机器学习中统计分析(统计重要特征)与特征消除的目的是什么？
machine-learning、classification、statistics
我正在为covid19症状(生病后)开发一个分类模型，我不理解统计分析的重要性(其中一些部分)。
1.首先:基本上我们进行状态分析来了解数据。然而，计算平均值、标准差的目的是什么，如下所示：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482522000762#bib27
它会给我什么样的洞察力？
此外，他们还进行了统计检验，如X-平方，以寻找有统计学意义的特征。假设他们有大约15个“血液参数”，测试会告诉我们其中只有10个在统计学上是重要的。这是否意味着这5将不会用于培训和可以删除？
如果他们可以被删除:特征消除证明是一样的吗
浏览 0提问于2022-05-01得票数 1
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标准化/标准化培训和验证数据
machine-learning、neural-network、normalization
假设我将我的数据分割成80%的训练和20%的测试/验证，我想标准化它，我认为我说我不应该对100%的数据进行标准化，然后进行分割，因为这样验证就可以洞察培训数据了吗？
我不确定我是否也应该
1)对80%的训练数据生成均值和标准差统计，然后应用相同的均值/标准差对验证数据进行标准化处理。
或2)标准化培训数据，然后对验证数据进行标准化，即从80%的培训数据中提取均值和SD值，然后对20%的验证数据分别求出均值/SD值。
非常感谢
浏览 0提问于2018-09-26得票数 1
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在数据中有零是什么意思？
normalization、pca、feature-selection
我正在努力寻找规范化我的数据集的方法(表示为一个矩阵，以文档为行，以列为特征)，我遇到了一种称为特征缩放的技术。我在维基百科上找到了一篇关于它的文章。
列出的方法之一是标准化，它说“特征标准化使数据中每个特征的值具有零均值和单位方差。”这是什么意思(没有双关语的意思)？
在这种方法中，“我们从每个特征中减去平均值，然后将每个特征的值(均值已经减去)除以它的标准差。”当他们说“减去均值”时，它是整个矩阵的均值还是与该特征相关的列的均值？
此外，如果应用此特征缩放方法，在对数据执行主成分分析(PCA)时，是否不必从列中减去平均值？
浏览 2提问于2014-07-14得票数 1
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StandardScaler似乎工作不正常
python、scikit-learn、scipy、statistics
我正试图使我的数据正常化，以便在以后的假设检验中需要它的正态分布。我试图标准化的数据，points，就是这样的：
P100m Plj Psp Phj P400m P110h Ppv Pdt Pjt P1500
0 938 1061 773 859 896 911 880 732 757 752
1 839 975 870 749 887 878 880 823 863 741
2 814 866 841 887 921 939 819
浏览 4提问于2020-01-05得票数 0
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我可以一起标准化整个数据集吗？
neural-network、deep-learning、lstm、data-science、recurrent-neural-network
我正在尝试训练一个使用LSTMs的RNN网络。
在数据预处理部分，当我对数据集进行规范化(特征缩放)时，我将整个数据库标准化。但是，I对某些输入列在其他中占主导地位有很大的怀疑，它可以影响网络培训部分。为了更好地理解数据集，下面是一个示例：
从上图中可以看出，不同颜色的列比其他颜色的列更大或更低。
所以，我的问题是:我是否可以将整个数据集标准化，还是应该单独对每个列进行规范化？
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
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如何对张量数据的均值和标准差进行增量更新？
normalization、data-stream-mining
我有一个很大的数据集(大约400 so )，它由张量数据(shape is (600, 600, 10))组成，我想在将这个数据集输入到一个神经网络之前对它进行规范化，但是这个数据集不适合我的记忆，所以我想知道均值和标准差的增量更新。
公式是这里，但我不知道如何在张量情况下调整它们，因为我不是每个新的迭代步骤只有一个值，而是一个整体张量，而且我不能取这个新张量的平均值，因为平均值并不是整个数据集的平均值。
浏览 0提问于2022-09-27得票数 1
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在matlab中根据分布选择数据
matlab、random、distribution、normal-distribution
我在向量中有一组数据。如果我绘制数据的直方图，我可以看到(通过巧妙的检查)数据是以三种分布的总和分布的；
一个正态分布以x_1为中心，方差为s_1；一个正态分布以x_2为中心，方差为s_2；一次对数正态分布。
我的数据显然是“真实”数据的子集。
我想要做的是从我的数据中随机抽取一个子集，确保得到的子集是原始数据的合理代表性样本。
我想在matlab中尽可能容易地做到这一点，但我对统计和matlab都是新手，不确定从哪里开始。
感谢您的帮助:)
浏览 2提问于2013-04-09得票数 2
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