我需要帮助转换缩放数据从StandardScaler在Python

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python、pandas

我有需要在Python中缩放的数据。但是，当我使用StandardScaler()缩放数据时，数据被重塑为一个数组，并且我还丢失了数据头。如何将数据转换回pd.DataFrame，以便将标头恢复到缩放前的位置？scaler = StandardScaler() train_t = pd.DataFrame(np.arange(s

浏览 13提问于2020-08-24得票数 0

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python (Scikit-Learn)和R (e1071)的不同精度

python、r、scikit-learn、libsvm

对于相同的数据集(这里是Bupa)和参数，我得到了不同的精度。accuracy <- sum(testpr==na.omit(dataset[test,])$V7)/length(na.omit(dataset[test,])$V7)但是，当我在python (scikit-learn)中这样做时from sklearn import cross_vali

浏览 1提问于2015-11-16得票数 4

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学习: preprocessing.scale()与preprocessing.StandardScalar()

python、scikit-learn、scale

我理解，缩放意味着以平均值(mean=0)为中心，并使单位方差(variance=1)。但是，在科学学习中，preprocessing.scale(x)和preprocessing.StandardScalar()有什么区别？

浏览 7提问于2017-09-16得票数 21

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使用python StandardScaler进行特性缩放会产生负值。

python、machine-learning、scikit-learn

我是机器学习方面的新手。我试图使用python StandardScaler类对我的输入、培训和测试数据使用特性缩放。但是，当我看到缩放值时，有些值是负值，即使输入值没有负值。这是正常还是我在代码中遗漏了什么。下面给出了用于特性缩放的相关代码。from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScal

浏览 2提问于2017-12-25得票数 3

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如何使用PCA和scikit-learn进行标准化

python、scikit-learn

让我长话短说。基本上，我想知道的是:我是否应该这样做，new=pca.transform(normalize(x))pca.fit(normalize(x))new=pca.transform(x) 我知道我们应该在使用PCA之前对我们的数据进行标准化，但是对于sklearn，上面的哪一个过程是正确的？

浏览 0提问于2014-08-25得票数 11

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在使用columnTransformer时，我可以调用一个缩放器来进行转换吗？

python、scikit-learn

我缩放了一个数据集，它一直工作得很好，但我希望快速缩放新的数据条目，而不必重新缩放现有数据，因为我不希望现有的缩放改变。有没有办法根据现有的缩放器知道数据集的缩放值？如果我只使用一个标准的定标器，这就是我如何实现的： import pandas as pd from sklearn.preprocessing import Standar

浏览 27提问于2020-10-14得票数 0

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在scikit中寻找每个集群中的元素？

python、cluster-analysis、data-mining、scikit-learn、dbscan

我正在尝试探索Scikit DBSCAN。有件事我想知道。我怎么能知道每个星系团中的点。k] x = X[index]看来我需要找到一个反求工程的算法StandardScaler().fit_transform(X) 介绍了DBSCAN在 - 上的初步实现。我想打印属于每个集群的三个集群和点

浏览 2提问于2014-04-09得票数 2

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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</e

浏览 1提问于2016-06-18得票数 10

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培训与数据分割的标准化

svm、k-nn

对于下列哪一项应用于标准化，我感到困惑：方法2:从sklearn.preprocessing导入StandardScalersc =

浏览 0提问于2020-09-17得票数 1

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Python正在用NANS和Infs读取我的数据，但是它们没有

machine-learning、dataset、data、data-cleaning、feature-scaling

我在Python中遇到了一个问题，它说我通过pandas.read_csv()加载的数据不能使用StandardScaler()进行缩放，因为Inf值或值对于我在R中签入的dtype(float)来说太大了(我对这种语言比较满意，但必须在这个项目中使用D2)，这表明数据文件没有任何Inf值或NAs。Python中是否有将大数或小数转换为NA/NaN/Inf的限制

浏览 0提问于2019-07-23得票数 2

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科吉学习的fit_transform也改变了我的原始数据吗？

python、pandas、scikit-learn

我正在使用scikit learning的StandardScaler()，并注意到在我应用了转换( xtrain )或fit_transform(xtrain)之后，它也会更改我的StandardScaler如何避免StandardScaler更改我的数据？(我试过使用copy=False)scalar = <em

浏览 1提问于2015-07-07得票数 5

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如何使用scikit学习具有新值inverse_transform

python、scikit-learn、pca

我有一组数据，我使用了scikit learn PCA。在使用StandardScaler()执行主成分分析之前，我对数据进行了缩放。variance_to_retain = 0.99pca = PCA(n_components=pca.explained_variance_ratio_) eigenvalues = pca.e

浏览 5提问于2018-04-18得票数 5

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什么是关于StandardScaler()的“数据缩放”？

machine-learning、scikit-learn

我正试图找出StandardScaler()在滑雪中的用途。我所遵循的教程说所以我在sklearn文档中查找了函数。“通过删除均值和缩放到单位方差来标准化特性”https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.S

浏览 0提问于2019-08-28得票数 0

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星火中的PCA输出与scikit不匹配-学习

python、apache-spark、pyspark、pca、apache-spark-ml

我正在Spark中尝试主成分分析( PCA )。4.0,4.0]|[-5.579886659703326]|+---------+--------------------+ 正如你所看到的，它与scik

浏览 2提问于2017-12-12得票数 6

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你需要刻度滑雪板上的向量器吗？

python、machine-learning、scikit-learn

我正在使用StandardScaler来扩展我的所有功能，正如您在管道中看到的那样，在“自定义管道”之后调用StandardScaler。问题是，我在我的"vectorized_pipeline“中使用的向量器是否有一种方式或需要进行缩放。在向量器上应用StandardScaler似乎不起作用(我得到了以下错误："ValueError:无法对稀

浏览 2提问于2016-04-17得票数 4

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逆变换函数

python、scikit-learn、preprocessor

我正在用python实现一个LSTM代码。我对原始训练数据进行了预处理，使其在-1和1之间进行缩放，如下所示： min_max_scaler = preprocessing.StandardScaler()data = pd.DataFrame(np_scaled) 在对测试数据进行预测后，我得到了介于-1和1之间的结果。问题是:我

浏览 22提问于2020-08-18得票数 0

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基于数据列之一的数据范围标准化

python、pandas、dataframe、statistics

我有一个pandas.dataframe，它有一个列passengers，它的范围可能会根据创建dataframe的函数而有很大的变化。Month 2002-02-01 343.32 如何标准化所有列的范围以使其与mean(

浏览 1提问于2017-03-13得票数 0

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星火缩放功能和标签的数据

scala、apache-spark、scaling

我在斯派克(scala)有个问题。我使用以下规则创建了一个简单的人工数据集：因此，抽样日期是：在将数据传递到线性回归之前，我将对数据进行缩放，如下所示：但是通过这个缩放，<e

浏览 2提问于2015-06-09得票数 0

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滑雪板预处理训练表

python、numpy、machine-learning、scikit-learn、neural-network

因此，我在以下方面使用了from sklearn import preprocessing： scaler.fit(training_data) training_da

浏览 2提问于2017-11-23得票数 0

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如何调整缩放科学工具包-学习逻辑回归系数，以得分一个非规模的数据集？

python、scikit-learn、preprocessor、logistic-regression、coefficients

我用过scaler=preprocessing.StandardScaler().fit(build)在训练模型之前，缩放我所有的输入变量。一切都很好，并产生了一个不错的模型，但我的理解是，LogisticRegression.coeff_生成的系数是基于缩放变量的。对那些可以用来调整这些系数的系数进行转换以产生可应用于非<

浏览 1提问于2015-06-24得票数 5

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