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2025-08-06

Python数据标准化完全指南:sklearn预处理实战

Python数据标准化完全指南:sklearn预处理实战
一、为什么需要数据标准化?在真实的数据分析场景中,我们经常会遇到这样的问题:某个特征的数值范围是0-1,而另一个特征的数值范围却是0-10000。这种量纲差异会导致机器学习模型偏向数值较大的特征,严重影响模型效果。上周我帮一个金融客户做信用评分模型时,就遇到了类似情况。客户的年龄(18-100岁)和年收入(0-500万元)特征存在明显的尺度差异,直接建模会导致收入特征完全主导预测结果。通过标准化处理后,模型准确率提升了27%。二、sklearn中的5大标准化方法2.1 Min-Max标准化(归一化)python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np创建示例数据data = np.array([[30, 50000], [40, 60000], [25, 30000]])scaler = MinMaxScaler(featurerange=(0, 1)) # 默认范围0-1 normalizeddata = scaler...
2025年08月06日
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