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X有232个特征，但StandardScaler期望输入241个特征

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100天机器学习实践之第1天

= labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) 创建虚拟变量有时候，特征不是连续值而是分类。...这样的整数不能直接与scikit-learn估计器一起使用，因为它们期望连续输入的值，并且将类别解释为有序的，这通常是我们不期望的（即，浏览器集是任意排序的）。...(X, Y, test_size=0.2, random_state=0) Step 6：特征标准化绝大多数机器学习算法在计算中使用欧几里德几何计算两点之间的距离，特征值对量级、单位、取值范围高度依赖...在距离计算时，高数量级特征比低数量级特征有更高的权重。我们用特征标准化或Z分布解决这个问题。...from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() X_train = sc_X.fit_transform

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回归-线性回归算法（房价预测项目）

如下图，根据已知数据点（蓝色），建模得到红色的回归方程，表示自变量和因变量关系，从而可以输入新的自变量，得到预测值（因变量）。...损失函数 ---- 损失函数就是定义当前函数和目标函数之间的差异，并且我们期望这个差异（损失）越小越好。...比如三维特征中，其平面图可以像是山峰和谷底，那我们就是要从山峰出发，从最陡（梯度最大）的方向进行下山，从而到达谷底取最小值，但往往可能陷入其它谷底，只取到了极小值，可以修改步长（学习率）。...boston.data, boston.target, random_state=20221001) # 特征工程 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform...(boston.data, boston.target, random_state=20221001) # 特征工程 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform

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数据科学和人工智能技术笔记十二、逻辑回归

虽然精确的解释超出了本书的范围，但随机平均梯度下降使得我们在数据非常大时，比其他求解器更快训练模型。但是，对特征尺度也非常敏感，标准化我们的特征尤为重要。...# 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 标准化特征 scaler = StandardScaler()...X_test_std = sc.transform(X_test) L1 的用处在于它可以将特征系数逼近 0，从而创建一种特征选择方法。...我们应该期望随着C的减少，更多的系数变为 0。...# 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 标准化特征 scaler = StandardScaler()

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机器学习-线性回归算法（房价预测项目）

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- 基本概念简介

σ x^\ast=\frac{x-u}\sigma 特点：对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性...], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1] ] print("before transform:",X) scaler=StandardScaler...比如SVM 用高斯核的时候，所有维度共用一个方差，这不就假设特征分布是圆的么，输入椭圆的就坑了人家，所以简单的归一化都还不够好，来杯白化才有劲。比如用树的时候就是各个维度各算各的切分点，没所谓。...输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig（tanh）的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。...梯度：以输入-隐层-输出这样的三层BP为例，我们知道对于输入-隐层权值的梯度有2ew(1-a^2)*x的形式（e是誤差，w是隐层到输出层的权重，a是隐层神经元的值，x是输入），若果输出层的数量级很大，会引起

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【机器学习】机器学习基础概念与初步探索

在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象和一个期望的输出值组成。监督学习算法通过分析训练数据，并产生一个推断的功能，可以用于映射出新的实例。...：通常是通过将数据指将原始数据按比例缩放，使其落入一个特定的尺度，以便不同特征之间具有可比性，常见的标准化方法有Z-score标准化数据归一化：是将数据缩放到一个指定的范围，通常是[0, 1]或[...import StandardScaler # 假设我们有一个名为df的DataFrame data = { 'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],...# 数据预处理 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train...训练集通常包括一组特征（输入）和对应的标签（输出），模型的目标就是根据输入特征预测输出标签模型的评估模型评估：是验证模型性能的过程，旨在评估模型对新数据的预测能力。

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sklearn中的数据预处理和特征工程

sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触sklearn时，大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊，但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的...通常来说，我们输入的X会是我们的特征矩阵，现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。 StandardScaler和MinMaxScaler选哪个？　　看情况。...大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler来进行特征缩放，因为MinMaxScaler对异常值非常敏感。...输入“mean”使用均值填补（仅对数值型特征可用）输入“median"用中值填补（仅对数值型特征可用）输入"most_frequent”用众数填补（对数值型和字符型特征都可用）输入“constant...(categories='auto').fit(X) result = enc.transform(X).toarray() result #依然可以直接一步到位，但为了给大家展示模型属性，所以还是写成了三步

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专题一：预处理数据（使用sklearn-preprocessing）

如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么它就会在学习算法的目标函数中占据主导位置，导致学习器并不能像我们所期望的那样，从其他特征中学习。...，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.],...#将每一列特征标准化为标准正太分布，注意，标准化是针对每一列而言的 X_scaled = preprocessing.scale(X_train) X_scaled """ 输出： array([[ 0...模块还提供了一个工具类StandardScaler，它实现了Transformer的API来计算训练集上的平均值和标准偏差，以便以后能够在测试集上重新应用相同的变换。...scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train) #将每一列特征标准化为标准正太分布，注意，标准化是针对每一列而言的 scaler.transform

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人工智能学习 - 监督式学习

有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用，不具有任何指导价值。...监督式学习.png 相关代码特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc...= StandardScaler() // 拟合缩放参数，然后转换数据 StdSc = StdSc.fit(X_data) X_scaled = KNN.transform(X_data) 其他缩放方法...sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier // 创建类的实例 KNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) // 在数据上拟合实例，然后预测期望值...KNN = KNN.fit(X_data, y_data) y_predict = KNN.predict(X_data) //可以通过 KNeighborsRegressor 实现回归。

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Machine Learning-模型评估与调参 ——管道工作流

使用我们学习过的LabelEncoder来转化类别特征： 1from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 2X = df.loc[:, 2:].values..., X_test, y_train, y_test = \ 4 train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1) 使用管道创建工作流很多机器学习算法要求特征取值范围要相同...本次实例，当管道pipe_lr执行fit方法时： 1）StandardScaler执行fit和transform方法； 2）将转换后的数据输入给PCA； 3）PCA同样执行fit和transform方法...； 4）最后数据输入给LogisticRegression，训练一个LR模型。...对于管道来说，中间有多少个transformer都可以。管道的工作方式可以用下图来展示(一定要注意管道执行fit方法，而transformer要执行fit_transform)： ?

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机器学习之sklearn基础教程

sklearn提供了一系列的数据预处理工具，如StandardScaler用于特征缩放，OneHotEncoder用于处理类别特征等。...StandardScaler 作用：用于特征的标准化，即将特征值缩放到均值为0，方差为1的分布。...2], [3, 4], [5, 6]]) # 初始化StandardScaler scaler = StandardScaler() # 使用fit_transform方法对数据进行缩放 X_scaled...RobustScaler 作用：使用中位数和四分位数范围（IQR）来缩放特征。这对于有许多离群点的数据集特别有用。...三、分类算法分类算法是机器学习领域的一个重要分支，旨在根据输入数据的特征将其划分为不同的类别。

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sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门

在scikit-learn库的preprocessing模块中，有一个非常常用的函数StandardScaler，它可以实现特征缩放的功能。下面我们就来学习一下如何使用这个函数。...假设我们的数据是一个矩阵X，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。...pythonCopy codescaler = StandardScaler()scaler.fit(X)得到均值和标准差之后，我们就可以对数据进行缩放了。...假设我们有一个数据集，其中包含房屋的面积（单位：平方米）、房间数和房价（单位：万元）。我们想要对这些特征进行缩放，使得它们处于相近的尺度上。...model.fit(X_scaled, y)这样，我们就完成了对特征的缩放，并使用缩放后的特征拟合了一个线性回归模型。

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机器学习基础与实践（二）——数据转换

很多人对多层感知机有个误解，认为输入的数据必须在[0，1]这个范围内。虽然标准化后在训练模型效果会更好，但实际上并没有这个要求。...但用这种方法可能会使输出的后验概率值不对。...但是scale 和 StandardScaler只接受scipy.sparse的矩阵作为输入，并且必须设置with_centering=False。...四）二值化 4.1特征二值化特征二值化是把数值特征转化成布尔值的过程。这个方法对符合多变量伯努利分布的输入数据进行预测概率参数很有效。...将这些类别特征转化成sklearn参数中可以使用的方法是：使用one-of-K或者one-hot编码（独热编码OneHotEncoder）。它可以把每一个有m种类别的特征转化成m中二值特征。

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结构化机器学习流程

正态化数据将输入数据处理符合高斯分布，输出以0为中位数，方差为1,并作为假定数据符合高斯分布算法的输入。...transformer = StandardScaler().fit(x) newx=transformer.transform(x) 标准化数据非常适合处理稀疏数据 transformer=Normalizer...(x) 数据特征选择数据特征选择，有助于降低数据的拟合度，提高算法的精度，减少训练时间。...，每轮训练后消除若干权重系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。...y) print("特征个数：",fit.n_features_) print("被选定的特征：",fit.support_) print("特征排名:",fit.ranking_) 最后一种特征选择的方法是

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【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络

import numpy as np 3.2 训练数据准备这里采用numpy库进行数据随机生成 # 假设你已经有了特征数据 X 和标签数据 y # X, y =...个特征 y = np.random.randint(0, 2, size=(1000, 1)) # 二分类标签 # 数据预处理，标准化特征 scaler = StandardScaler() X_scaled...采用sklearn库中的StandardScaler将X矩阵中的每个样本特征数值标准化（将每个特征都转换为正态分布，均值为0，标准差为1），这一步骤对于机器学习算法的性能至关重要，特别是那些对输入数据的尺度敏感的算法...灵活性限制：对于需要多输入或多输出，或者层间有复杂连接的模型，应使用更高级的模型结构，如Functional API。...import numpy as np # 假设你已经有了特征数据 X 和标签数据 y # X, y =

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机器学习基础：令你事半功倍的pipeline处理机制

为了避免重复操作，这里就要用到机器学习中的pipeline机制按照sklearn官网的解释 pipeline 有以下妙用： 1、便捷性和封装性：直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测...转换器的输出可以放入另一个转换器或估计器中作为输入。...pipe.fit(iris.data,iris.target) 先用 StandardScaler 对数据集每一列做标准化处理（transformer）再用 PCA 主成分分析进行特征降维（transformer...还可通过pipe.score(X,Y)得到这个模型在X训练集上的正确率。...有些数据需要标准化，或者取对数，或onehot编码最后形成多个特征项，再选择重要特征，这时候FeatureUnion非常管用。

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机器学习篇(二)

使用默认值x1就为最终结果。什么时候用到归一化？当某些特征同等重要的时候，但是数值差别很大，会进行归一化处理。目的：来使之不受某一个特征的影响过大。...标准差实例： # 导入标准差模块StandardScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler # 标准差处理...用低维度表示高纬度的东西但损失较少的数据，结合实际，最常见的就是画出的立体图。公式：百度一下，有兴趣的也可以看一下推导式。...) # 获取目标值名称 print(l.target_names) # 划分数据集 # 返回数据的顺序为训练集的特征值,测试集的特征值,训练集的特征值,训练集的目标值，测试集的目标值 # 依次起名为:x_train...实际fit_transform() = fit()+ transform() fit()：输入数据，但是不做转化，但是他提前做了计算平均值等。 transform()：进行数据的转化。为什么拆开？

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【干货】特征选择的通俗讲解！

这就是特征选择技术能够帮到我们的地方！图 1：分类器性能和维度之间的关系特征选择有许多不同的方法可用于特征选择。...2.遵循过滤方法的相同目标，但使用机器学习模型作为其评估标准（例如，向前/向后/双向/递归特征消除）。我们将一些特征输入机器学习模型，评估它们的性能，然后决定是否添加或删除特征以提高精度。...().fit_transform(Y) X2 = StandardScaler().fit_transform(X) X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split...X_Reduced = X[['odor_n','odor_f', 'gill-size_n','gill-size_b']] X_Reduced = StandardScaler().fit_transform...（RFE）递归特征消除（RFE）将机器学习模型的实例和要使用的最终期望特征数作为输入。

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收藏 | 机器学习特征选择方法总结（附代码）

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教程 | 初学者入门：如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络？

它包含了传入数据的输入层和产生结果的输出层。输入层和输出层之间的任何层都被称为隐藏层，因为它们不能直接「看到」数据的特征输入或输出。下图直观地反映了输入层、隐藏层和输出层的关系（来源：维基百科）。...它具有不同葡萄酒的各种化学特征，均在意大利同一地区生长，但数据标签分类为三种不同的品种。我们将尝试建立一个可以根据其化学特征对葡萄酒品种进行分类的神经网络模型。...多层感知器对特征尺度（scale）敏感，因此强烈建议归一化数据。请注意，测试集采用相同的尺度变换才有意义。有很多不同的数据标准化方法，我们将使用内置的 StandardScaler 进行标准化。...: # Fit only to the training data scaler.fit(X_train) Out[19]: StandardScaler(copy=True, with_mean=...有很多参数可供选择，但是为了简单起见，我们将选择具有相同数量神经元的 3 层神经网络，每层的神经元数量与数据的特征数相同（13），并将最大迭代次数设置为 500 次。

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