Escalar características en Python

Los modelos que miden distancias necesitan características en escalas comparables.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

entreno = [[1.0, 100.0], [2.0, 300.0], [3.0, 500.0]]
prueba = [[2.5, 400.0]]

escalador = StandardScaler()
entreno_escalado = escalador.fit_transform(entreno)
prueba_escalada = escalador.transform(prueba)

print(escalador.mean_, escalador.scale_)
print(entreno_escalado.round(2))
print(prueba_escalada.round(2))

Cómo funciona

1. fit_transform en el conjunto de entrenamiento, transform en el de prueba.
2. Ajustar el escalador con datos de prueba filtra información.
3. mean_ y scale_ son lo que aprendió.

Palabras clave y builtins usados aquí

• print

El intento, en números

Líneas

12

Caracteres a escribir

361

Tokens

85

Ritmo de tres estrellas

105 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 105 tokens por minuto, este intento toma unos 49 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 1 de 4 en Preprocesamiento; paso 4 de 25 en Machine learning con scikit-learn.

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