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
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
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