文件名称:
机器学习、数据建模、数据挖掘分析 特征无量纲化的常见操作方法
开发工具:
文件大小: 68kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如2cm 与 0.2kg 你怎么比？无量纲处理方法很多，使用不同的方法，对最终的机器学习模型会产生不同的影响。通常采用的方法就是归一化，Normalization之类的方法。
from sklearn.datasets import load_iris
#导入IRIS数据集
iris = load_iris()
#标准化，返回值为标准化后的数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler().fit_tran
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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