Python数据归一化如何理解

说明

1、通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间。

2、能够加快梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。

实例

defminmax_demo():
"""
归一化
:return:
"""
#1.获取数据
data=pd.read_csv('dating.txt')

data=data.iloc[:,:3]
#print("data:\n",data)
#2.实例化一个转换器类
transfer=MinMaxScaler()

#3.调用fit_transform
data_new=transfer.fit_transform(data)
print("data_new:\n",data_new)
returnNone

注意：值和最小值是变化的。另外，值和最小值很容易受到异常点的影响，所以这种方法鲁棒性健壮性)较差，只适用于传统精确的小数据场景。

以上就是Python数据归一化的理解，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

课程教程：Python数据归一化如何理解

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