Python数据归一化
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。
Python数据归一化实例
def minmax_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)
return None
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。
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