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如何对包含分组值的数据集进行数据缩放/标准化？

对包含分组值的数据集进行数据缩放/标准化的方法可以通过以下步骤实现：

确定数据集中的分组变量，例如某个类别或组织单位。
对每个分组变量进行循环处理。
在每个分组中，提取需要进行缩放/标准化的数值型变量。
对提取的数值型变量进行缩放/标准化处理，常见的方法有：
- 最小-最大缩放（Min-Max Scaling）：将数据缩放到指定的最小值和最大值之间，公式为：(x - min) / (max - min)，其中x为原始值，min和max分别为数据集中的最小值和最大值。
- Z-score标准化：将数据转化为均值为0，标准差为1的分布，公式为：(x - mean) / std，其中x为原始值，mean和std分别为数据集中的均值和标准差。
- 小数定标标准化（Decimal Scaling）：通过除以一个适当的基数，将数据缩放到[-1, 1]之间，公式为：x / 10^k，其中x为原始值，k为使得数据集中的最大绝对值小于1的最小整数。
- 归一化（Normalization）：将数据缩放到单位范数（向量的长度为1），常用的方法有L1范数和L2范数。

将缩放/标准化后的数值型变量替换原始数据集中的对应值。
循环处理完所有分组后，得到缩放/标准化后的数据集。

这种方法可以帮助消除不同分组之间由于数据尺度不同而引起的偏差，使得数据在不同分组之间具有可比性。在实际应用中，对包含分组值的数据集进行缩放/标准化可以用于数据分析、机器学习、模型训练等领域。

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相关搜索:如何使用normalizr对来自JSON的数据进行标准化？如何在R中对分组数据进行缩放？如何对(-1,1)之间的图像集进行标准化如何对MNIST数据集进行子集设置？如何对不同激活函数的训练数据进行标准化？如何对字符串数据进行规范化和标准化缩放器如何对统计的数据进行分组如何对预先分组的数据帧进行“解组”如何按日期对列表中的数据进行分组，并在R中对关联的数据值进行平均？如何根据数据帧的值进行分组？

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特征工程完全总结

目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理　　 2.1 无量纲化　　　　 2.1.1 标准化　　　　 2.1.2 区间缩放法　　　　 2.1.3 标准化与归一化的区别　　 2.2 对定量特征二值化　　 2.3 对定性特征哑编码　　 2.4 缺失值计算　　 2.5 数据变换 3 特征选择　　 3.1 Filter　　　　 3.1.1 方差选择法　　　　 3.1.2 相关系数法　　　　 3.1.3 卡方检验　　　　 3.1.4 互信息法　　 3.2 Wrapper　　　　 3.2.1 递归特征消除法　　 3.3

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使用sklearn做特征工程

目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理　　2.1 无量纲化　　　　2.1.1 标准化　　　　2.1.2 区间缩放法　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别　　2.2 对定量特征二值化　　2.3 对定性特征哑编码　　2.4 缺失值计算　　2.5 数据变换　　2.6 回顾 3 特征选择　　3.1 Filter 　　　　3.1.1 方差选择法　　　　3.1.2 相关系数法　　　　3.1.3 卡方检验　　　　3.1.4 互信息法　　3.2 Wrapper 　　　　3.2.1 递归

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使用sklearn做特征工程

目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理　　2.1 无量纲化　　　　2.1.1 标准化　　　　2.1.2 区间缩放法　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别　　2.2 对定量特征二值化　　2.3 对定性特征哑编码　　2.4 缺失值计算　　2.5 数据变换　　2.6 回顾 3 特征选择　　3.1 Filter 　　　　3.1.1 方差选择法　　　　3.1.2 相关系数法　　　　3.1.3 卡方检验　　　　3.1.4 互信息法　　3.2 Wrapper 　　　　3.2.1 递归特征

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特征工程之Scikit-learn

目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理　　2.1 无量纲化　　　　2.1.1 标准化　　　　2.1.2 区间缩放法　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别　　2.2 对定量特征二值化　　2.3 对定性特征哑编码　　2.4 缺失值计算　　2.5 数据变换　　2.6 回顾 3 特征选择　　3.1 Filter 　　　　3.1.1 方差选择法　　　　3.1.2 相关系数法　　　　3.1.3 卡方检验　　　　3.1.4 互信息法　　3.2 Wrapper 　　　　3.2.1 递归特征

07

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：

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单细胞Seurat - 数据处理 (2)

从数据集中删除不需要的细胞后，下一步是数据标准化。默认情况下，我们采用全局缩放标准化方法“LogNormalize”，该方法将每个单元格的特征表达测量值标准化为总表达，将其乘以比例因子（默认为 10,000），并对结果进行对数转换。在 Seurat v5 中，标准化值存储在 pbmc[["RNA"]]$data 中。

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机器学习笔记之数据缩放标准化和归一化

使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同，不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时，如果直接使用原始指标值计算综合指标，就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性，就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。

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【数据】数据预处理

小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大。一. 为什么要预处理数据现实世界的数据总是或多或少存在各种各样的问题，

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人工智能_2_特征处理.py

# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补) # 类别型数据:ont-hot编码 # 时间类型:时间的切分 # 特征处理API sklearn.preprocessing # ============================================== # 归一化:对数据变化--->默认[0,1]之间 """ new = (

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如何使用机器学习神器sklearn做特征工程？

本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。IRIS 数据集由 Fisher 在 1936 年整理，包含 4 个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类（Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾））。导入 IRIS 数据集的代码如下：

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您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放，例如LSTM递归神经网络。当网络适合具有一定范围值（例如10s到100s的数量）的非标度数据时，大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度，并

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