数据标准化--MinMaxScaler类_minmaxscaler(feature_range=(0, 1))

参数

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), *, copy=True, clip=False)
1

将数据缩放在指定范围内

机器学习中，将数据缩放从而标准化，有利于模型的拟合，减小预测误差，增加模型的准确性

feature_range

tuple (min, max), default=(0, 1)

数据标准化的数据范围

copy

bool, default=True

设置为False，直接对原数据进行操作

clip

bool, default=False

属性

min_

ndarray of shape (n_features,)
每个特征相对于最小值的调整

数值上等于
KaTeX parse error: Expected group after '_' at position 39: …0) * self.scale_̲

scale_

ndarray of shape (n_features,)

每个特征的相对缩放值，数值上等于
$$scale\_=(max-min)/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))$$

data_min_

ndarray of shape (n_features,)
每个特征的最小值

data_max_

ndarray of shape (n_features,)
每个特征的最大值

data_range_

ndarray of shape (n_features,)

n_features_in_

int

拟合时的特征数量

n_samples_seen_

int
数据缩放器处理的样本数量

feature_names_in_

ndarray of shape (n_features_in_,)
拟合时的特征名称

方法

fit(X, y=None)

计算数据中的最大值和最小值用于后面的数据拟合

fit_transform(X, y=None, **fit_params)

拟合数据，并转化原始数据

get_feature_names_out(input_features=None)

返回特征名称

get_params(deep=True)

返回数据缩放器的参数

set_params(**params)

设置数据缩放器的参数

transform(X)

根据特征范围缩放数据

应用实例

简单的数据

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler=MinMaxScaler()
data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
new_data=scaler.fit_transform(data)
new_data
>>> array([[0. , 0. , 0. ],
       [0.5, 0.5, 0.5],
       [1. , 1. , 1. ]])
data1=[[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18],[3,5],[7,54]]
new_data1=scaler.fit_transform(data1)
new_data1
>>> array([[0.        , 0.        ],
       [0.0625    , 0.07692308],
       [0.125     , 0.15384615],
       [0.25      , 0.30769231],
       [0.5       , 0.05769231],
       [1.        , 1.        ]])
1
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真实的数据集

from sklearn.datasets import load_digits
x,y=load_digits(return_X_y=True)
x.shape,y.shape
>>> ((1797, 64), (1797,))
x[0]
>>> array([ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0., 13., 15., 10.,
       15.,  5.,  0.,  0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.,  0.,  4.,
       12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.,  0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,
        0.,  0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.,  0.,  2., 14.,  5.,
       10., 12.,  0.,  0.,  0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.])
new_x0=scaler.fit_transform(x[0].reshape(-1,1))
new_x0
>>> array([[0.        ],
       [0.        ],
       [0.33333333],
       [0.86666667],
       [0.6       ],
       [0.06666667],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.86666667],
       [1.        ],
       [0.66666667],
       [1.        ],
       [0.33333333],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.2       ],
       [1.        ],
       [0.13333333],
       [0.        ],
       [0.73333333],
       [0.53333333],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.26666667],
       [0.8       ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.53333333],
       [0.53333333],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.33333333],
       [0.53333333],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.6       ],
       [0.53333333],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.26666667],
       [0.73333333],
       [0.        ],
       [0.06666667],
       [0.8       ],
       [0.46666667],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.13333333],
       [0.93333333],
       [0.33333333],
       [0.66666667],
       [0.8       ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.4       ],
       [0.86666667],
       [0.66666667],
       [0.        ],
       [0.        ],
       [0.        ]])
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