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• 一、scikit-learn中的scaler
• • 對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集如何歸一化？
  • 測(cè)試數(shù)據(jù)是模擬真實(shí)環(huán)境：
  • 綜上
• 二、演示

一、scikit-learn中的scaler

對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集如何歸一化？

測(cè)試數(shù)據(jù)集不能跟訓(xùn)練數(shù)據(jù)集歸一化一樣，應(yīng)該把測(cè)試數(shù)據(jù)集與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集歸一化后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行相應(yīng)的歸一化，也就是（x_test-mean_train）/std_train,來(lái)得到均值歸一化的結(jié)果；

測(cè)試數(shù)據(jù)是模擬真實(shí)環(huán)境：

1.真實(shí)環(huán)境很有可能無(wú)法得到所有測(cè)試數(shù)據(jù)的均值和方差；
2.對(duì)數(shù)據(jù)的歸一化也是算法的一部分；

綜上

我們需要保存訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得到的均值和方差；
為了方便進(jìn)行這一步操作，在scikit-learn中使用Scaler類進(jìn)行封裝

二、演示

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习6scikit-learn中的scaler的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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