标准化类别值
是指在数据处理和分析过程中，将不同的数据值映射为统一的标准值，以便进行比较和分析。标准化类别值的目的是消除不同数据之间的差异，使得数据能够在同一尺度上进行比较和统计。
在数据处理和机器学习领域，标准化类别值常用于特征工程的预处理阶段。通过对数据进行标准化，可以使得不同特征之间的权重更加平衡，避免某些特征对模型训练的影响过大。常见的标准化方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化等。
在实际应用中，标准化类别值可以应用于各种领域，例如金融风控、医疗诊断、推荐系统等。在金融风控中，通过对客户的信用评分进行标准化，可以更好地评估客户的信用风险。在医疗诊断中，对不同医学指标进行标准化，可以更准确地判断患者的健康状况。在推荐系统中，对用户的行为数据进行标准化，可以更好地理解用户的兴趣和需求，从而提供个性化的推荐服务。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，包括云数据库、云数据仓库、人工智能平台等。其中，云数据库提供了多种数据库类型和存储引擎，可以满足不同场景下的数据存储和处理需求。云数据仓库则提供了大规模数据存储和分析的解决方案，支持数据的批量处理和实时分析。人工智能平台则提供了各种机器学习和深度学习的工具和算法，可以帮助用户进行数据挖掘和模型训练。
腾讯云产品介绍链接：
- 云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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标准化类别值
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现在我正在处理开放的数据集，其中一个任务是‘标准化’值。我们只关心“年龄”、“性别”、“种族”、“种族”和“国家”属性。还有许多其他国家/地区在不同的数据集中具有不同的表达式值。 我们的目标是将所有这些值‘转换’为'US‘。然而，我不知道在其他数据集中是否存在'US‘的其他表达式。所有数据集的存储为2.3 TB。我不能迭代所有数据集来获得'US‘的所有不同表达式，然后再次迭代以转换所有值。 有没有什么工具可以检测和转换这些东西呢？ 现在一切都在Python之下。 最
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标准化是为整个colum完成的，但是我们如何在Pandas Dataframe中进行基于类别的规范化。相反，我们怎么能有标准的高度值，其中最小和最大分别取每个Std。
浏览 2提问于2020-02-29得票数 0
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这可能是一个简单的答案，但我不知道是否应该标准化(减去平均值并除以sd) %类别的购买列。当我不标准化时，我可以得到4-5个主成分(使用SVD)解释的大约90%的方差，但当我标准化每列时，对于相同数量的主成分，我只能得到大约40%的方差。我担心的是，因为每个列都是相关的，所以我正在通过标准化来消除这种关系。同时，我担心不标准化会导致我标准化的数据中的
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对于这种情况，答案基本上是多项选择，我是应该在主表中使用文本字段，然后在PHP中限制答案，还是应该创建一个单独的表来保存查找值，然后将category表中的id存储在主表中？正在寻找标准化最佳实践:)
浏览 0提问于2010-11-11得票数 0
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在高级图表中，我有一堆简单的、标准化的类别数据。data: [2, 4, 4] name: 'sample element 4', }]
高级特性:当悬停在单个值点上时，对应的样例元素的所有点之间的线应该重新出现，从而使这些值之
浏览 6提问于2014-10-13得票数 0
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预测分类和数值输出的模型
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还有一个与每个类别相关的数值级别。例如A是100，B是50，所以A(100)，B(50)，A(100)，B(50)，研究了一下，还没有发现类似课题的相关研究。
浏览 2提问于2017-05-17得票数 1
我使用SVM轻型多类分类器来训练四类分类器.在分类阶段，分类器输出4个类别的预测标签和分数。正如支持向量机轻型网站所说，这些分数是“每个k类的判别值”。我想向用户显示每个类的概率值。所以我想知道是否有什么数学技巧或其他方法可以将这些值“转换”成概率值，或者至少在0到1之间转换成一个标准化的分数？
浏览 4提问于2014-04-09得票数 0
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我有数百万行的数据集，大约有400个类别。每个类别都包含2019年、2020年和2021年的每周数据。我正在尝试通过将列值的周值除以2019年的相应周值来标准化列值。该列包含来自不同类别的数据。np.nan
df.loc[(df['category']==category) & (df['week']==week), 'value'] = y 代码基本上是创建一个新列，
浏览 25提问于2021-07-26得票数 0
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熊猫类别标准化
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我想规范销售数据的多个销售点(POS)，产品和周。dataframe如下所示：0 1 car 250 12 2 car 300 1目标是规范每个销售点和产品之间的0,1之间的数据，例如，与特定产品和特定销售点内的最小和最大销售有关的最小和最大数据。我想我可以为每个组合创建一个列(例如下面的例子)，然后对每个列进行规范化，但是我正在寻找一个更优雅的解决方案。
pos
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神经网络有正态分布的数据重要吗？
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因此，与数据相关的标准问题之一是将其规范化，并将其标准化，使其具有正态分布的数据，平均值为0，标准差为1，对吗？但是，如果数据不是正态分布的呢？前馈网是非参数的，对吗？因此，如果是的话，标准化数据仍然很重要吗？为什么人们会把它标准化呢？
浏览 0提问于2015-10-14得票数 7
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我有一个名为的数据，并按以下方式扩展数据：scaler.fit(features)standardized_features.shape然后，我将培训和测试分成以下几个部分：
df_idx = df[df.Date == '1996-12-01'].i
浏览 5提问于2021-01-13得票数 0
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浏览 1提问于2018-04-05得票数 0
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在热编码之前，我必须将几个对象列标准化为类别，然后再在聚类算法中使用剩下的几个类别。我想把这些值转换成“牛奶”、“水”、“苏打水”、“其他”。
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浏览 1提问于2021-09-14得票数 0
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另外，当我们在2NF中转换它时，电影表不包含类别列。电影名称和它的类别之间不是有过渡性的依赖吗？
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浏览 0提问于2016-11-05得票数 3
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请建议对分数进行归一化的方法，以便我可以通过过滤概率值来考虑结果
浏览 14提问于2020-03-02得票数 0
内容通过类别和标签进行分类。每个项目的参与度可以是二进制(点击)或0-1浮点值(标准化参与时间长度)。 我应该如何训练一个模型，使我能够有效地为每个用户进行个性化？ 我不需要实时访问推荐。理想情况下，我会每周用新的点击流数据重新训练模型，并用亲和度分数批量下载描述每个用户的顶级类别和标签的数据。 谢谢。
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我已经测试了到HU单位的转换，但是从所有图像读取的斜率和截距分别为1和0，因此没有任何变化。
浏览 1提问于2019-06-05得票数 2
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