怎么使用datasets里面的数据 sklearn?

Question

怎么使用datasets里面的数据 sklearn

Answer 1

有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。>>> from sklearn import preprocessing>>> import numpy as np>>> X = np.array([[ 1., -1., 2.],... [ 2., 0., 0.],... [ 0., 1., -1.]])>>> X_scaled = preprocessing.scale(X)>>> X_scaledarray([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...],[ 1.22..., 0. ..., -0.26...],[-1.22..., 1.22..., -1.06...]])>>>#处理后数据的均值和方差>>> X_scaled.mean(axis=0)array([ 0., 0., 0.])>>> X_scaled.std(axis=0)array([ 1., 1., 1.])使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类，使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数（均值、方差）直接使用其对象转换测试集数据。