MINMAXSCALER PYTHON ЧТО ДЕЛАЕТ

MinMaxScaler - это функция препроцессинга в библиотеке Scikit-learn, которая приводит значения признаков к заданному диапазону. В основном используется для нормализации признаков в диапазоне от 0 до 1.

Данный метод линейно масштабирует каждый признак таким образом, чтобы наименьший признак был равен 0, а наибольший - 1, и все остальные значения находились между ними.

Пример использования MinMaxScaler для нормализации данных:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler.fit(data)
print(scaler.transform(data))


В данном примере мы импортируем MinMaxScaler из библиотеки sklearn.preprocessing, создаем объект scaler, подгоняем его под данные и трансформируем данные при помощи метода transform(). В результате мы получаем нормализованные значения в указанном диапазоне.

How to Scale Data with the SKLearn Min Max Scaler #shorts

Data Preprocessing 02: MinMaxscaler Sklearn Python - Sklearn - Python

Min/Max Scaler in sklearn

Язык программирования Python - что на нем пишут, сколько за него платят

MinMax Scaler and Standard Scaler in Python Sklearn

how to do feature scaling in machine learning - Min-Max Scaler

Normalización- Preprocesamiento de datos - SciKitLearn - Machine Learning- Python - ¡Muy básico!

Новые материалы:

• Генетические алгоритмы на python pdf
• Как пользоваться spyder python
• Как из функции достать переменную python
• Python все модули
• Django передача данных в шаблон
• Mse python формула
• Линейная регрессия scipy
• Python подключение к mysql
• Курс data science и нейронные сети на python 2020 дмитрий романов торрент
• Fluent python на русском