Python數(shù)據(jù)預(yù)處理如何進(jìn)行歸一化

在Python中，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的歸一化可以使用sklearn庫(kù)中的MinMaxScaler類(lèi)。以下是使用MinMaxScaler進(jìn)行歸一化的步驟：

1. 導(dǎo)入所需的庫(kù)和模塊：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

2. 創(chuàng)建一個(gè)樣本數(shù)據(jù)集。這里我們創(chuàng)建一個(gè)形狀為(10, 5)的二維數(shù)組，每一行表示一個(gè)樣本，每一列表示一個(gè)特征：

data = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
                 [15, 25, 35, 45, 55],
                 [20, 30, 40, 50, 60],
                 [25, 35, 45, 55, 65],
                 [30, 40, 50, 60, 70],
                 [35, 45, 55, 65, 75],
                 [40, 50, 60, 70, 80],
                 [45, 55, 65, 75, 85],
                 [50, 60, 70, 80, 90],
                 [55, 65, 75, 85, 95]])

3. 初始化MinMaxScaler對(duì)象，并設(shè)置特征范圍。這里我們將特征范圍設(shè)置為[0, 1]：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

4. 使用fit_transform()方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化：

normalized_data = scaler.fit_transform(data)

5. 打印歸一化后的數(shù)據(jù)：

print(normalized_data)

執(zhí)行以上代碼后，將得到歸一化后的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)注意，歸一化后的數(shù)據(jù)范圍將在[0, 1]之間。