概念 PowerTransformer（冪變換器）
PowerTransformer 是用于對數(shù)據(jù)進行冪變換（也稱為Box-Cox變換）的預處理工具。冪變換可以使數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布，這有助于某些機器學習算法的性能提升。它支持兩種常用的冪變換：Yeo-Johnson變換和Box-Cox變換。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686928.html
代碼實現(xiàn)
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
import numpy as np
data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])
transformer = PowerTransformer(method='yeo-johnson')
transformed_data = transformer.fit_transform(data)
print("Original Data:\n", data)
print("Transformed Data:\n", transformed_data)
概念MinMaxScaler（最小-最大縮放器）
MinMaxScaler 是用于將數(shù)據(jù)進行最小-最大縮放的預處理工具。它將數(shù)據(jù)縮放到指定的范圍，通常是
0,到。這對于那些受到特征尺度影響的算法（如K近鄰和支持向量機）非常有用。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686928.html
代碼實現(xiàn)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print("Original Data:\n", data)
print("Scaled Data:\n", scaled_data)
到了這里，關于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘04-PowerTransformer與 MinMaxScaler的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
