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吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化MinMaxScaler模型

时间:2019-05-02 12:32:47      阅读:1317      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

#数据预处理标准化MinMaxScaler模型
def test_MinMaxScaler():
    X=[[1,5,1,2,10],
      [2,6,3,2,7],
      [3,7,5,6,4,],
      [4,8,7,8,1]]
    print("before transform:",X)
    scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,2))
    scaler.fit(X)
    print("min_ is :",scaler.min_)
    print("scale_ is :",scaler.scale_)
    print("data_max_ is :",scaler.data_max_)
    print("data_min_ is :",scaler.data_min_)
    print("data_range_ is :",scaler.data_range_)
    print("after transform:",scaler.transform(X))
    
# 调用 test_MinMaxScaler
test_MinMaxScaler() 

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吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化MinMaxScaler模型

原文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/10801962.html

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