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sklearn练习1 回归
from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np n_samples, n_features = 10, 5 rng = np.random.RandomState(0) y = rng.randn(n_samples) X = rng.randn(n_samples, n_df[col]与df[[col]]的区别
df[col]是一个pd.Series对象，shape为（样本数目，），属于1维的； df[[col]]是一个pd.DataFrame对象，shape等于（样本数目，1），属于2维的。其实这个也非常好理解，因为【col】其实也就是列表格式的，【col】是【col1、col2、col3、col5…]这种一般情况中的一个特例，而很明显这种一般情况对应多列的情Sklearn之数据预处理——StandardScaler
为什么要进行归一化？ 机器学习模型被互联网行业广泛应用，一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度； 如果机器学习模型使用梯度下降法求sklearn中的StandardScacler
StandardScaler作用： StandardScaler是对数据集做归一化处理的，他依据列为单位进行计算，即每个特征 计算方法： （原始值 - 平均值）/ 标准差 代码验证： 调用StandardScaler import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler np.random.seed(42) samplpython机器学习-chapter3_1
•数据预处理的几种方法： StandardScaler：确保每个特征的平均值为0，方差为1，使得所有特征在同一量级。但不能保证特征任何特定的最大值和最小值。 RobustScaler：与StandardScaler类似，确保每个特征的统计属性在同一范围，但使用中位数和四分位数。会忽略数据中的异常值。 MinMaxScaler：移动sklearn 学习
6.3 数据处理 6.3.1标准化，去均值和方差缩放 processing.scale() 标准化 StandardScaler().fit(train)获得变换器，可以应用到测试集scaler.transform(test) 6.3.1.1 缩放到固定range 可以MinMaxScaler或MaxAbsScaler 6.3.1.2 缩放稀疏数据 稀疏数据可以用MaxAbsScaler 以及 Standar有关StandardScaler的transform和fit_transform方法
均值方差归一化，这样处理后的数据将符合标准正态分布。 常用在一些通过距离得出相似度的聚类算法中，比如 K-means。 Min-max normalization 公式： min-max 归一化的手段是一种线性的归一化方法，它的特点是不会对数据分布产生影响。不过如果你的数据的最大最小值不是稳定的话，你的结果Python-数据标准化-transform和fit_transform的区别
在训练集和测试集数据预处理时，需要对数据进行标准化 训练集使用fit_transform 测试集使用transform 例如： StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类 1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2 ss_x = StandardScaler() 3 x_train = ss_x.fit_transfo