learn-machine-learning-in-two-months
learn-machine-learning-in-two-months copied to clipboard
Published
20 hours ago •
bangoc123
bangoc123
StandardScaler in dataprocessing
dùng hàm StandardScaler để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào là dataframe nhưng nó trả về numpy.array. Nếu dùng pd.Dataframe() thì mất tên cột mặc dù chuyển được từ numpy về dataframe
one easy way by using Pandas: (here I want to use mean normalization) normalized_df=(df-df.mean())/df.std() to use min-max normalization: normalized_df=(df-df.min())/(df.max()-df.min())
Nhưng thời gian normal và ram tốn nhiều, vậy có cách nào hay hơn để chuẩn hóa mà đầu ra vẫn ở dạng dataframe không?
Bạn ơi mình có thể giữ lại index và tên columns của dataframe. Sau khi chuẩn hoá mình convert numpy array ngược lại thành dataframe nếu cần:
X_train_data_frame = pd.DataFrame(X_train_is_numpy_array, index=X_train.index, columns=X_train.columns)
Kết quả:
