MinMaxScaler - масштабирование данных для повышения эффективности моделей машинного обучения

MinMaxScaler - это метод нормализации данных в машинном обучении, который преобразует каждый признак в заданный диапазон значений (обычно [0, 1] или [-1, 1]) путем масштабирования значений входных данных от минимального до максимального значения.

Преимущества использования MinMaxScaler включают:

Для использования MinMaxScaler в Python существует библиотека scikit-learn, которая содержит реализацию этого метода.

Пример кода для работы с MinMaxScaler:


from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
# Создаем матрицу со случайными данными
data = np.random.randint(0, 100, size=(5, 3))
print("Исходные данные:\n", data)
# Создаем экземпляр класса MinMaxScaler и преобразуем данные
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
print("Преобразованные данные:\n", data_scaled)

В данном примере мы создали матрицу со случайными данными (5 строк и 3 столбца) и применили метод MinMaxScaler для нормализации данных. Результат преобразования выводится на экран.

Выходные данные будут находиться в диапазоне от 0 до 1, где минимальное значение в каждом столбце будет соответствовать значению 0, а максимальное - значению 1.

Похожие вопросы на: "minmaxscaler "

Join SQL: основы использования оператора JOIN
Цикл while в программировании: принципы работы и примеры использования
Хэш таблица: что это и как использовать?
Python Atom - ваш надежный помощник в программировании на Python
Паттерны проектирования Java для опытных разработчиков
Отличия протоколов TCP и UDP
Rank SQL: повышение рейтинга вашего SQL-сайта
Как выполнить перевод в двоичную систему с помощью Python
Функция strdup в Си: описание, синтаксис и примеры
<Checkbox Checked>