文件名称:
gauss_rank_scaler：高斯秩缩放方法的Scikit-learn兼容实现-源码
开发工具:
文件大小: 4kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：高斯等级定标器
scikit-learn样式转换器，可将数字变量缩放为正态分布。
神经网络的输入归一化非常重要。 高斯等级是一种将数字变量分布转换为法线的有效算法。 它基于等级转换。 第一步是为排序后的erfinv分配-1和1之间的间距，然后应用误差函数erfinv的逆函数使其看起来像高斯erfinv 。
通常，此方法比标准或最小最大缩放器更好。
重要连结
用法
Gauss Rank Scaler是完全兼容的sklearn转换器，可以在管道或现有脚本中使用。 支持的输入格式包括numpy数组和pandas数据框。 传递到变压器的所有列均已正确缩放。
例
from gauss_rank_sc
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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