数据挖掘与机器学习：数据变换

目录

第一关：极小极大归一化

任务描述：

相关知识：

一、原理介绍：

二、实现步骤：

三、归一化数据：

四、数据归一化原因：

编程要求：

测试说明：

第二关：0均值标准化：

任务描述：

相关知识：

一、原理介绍：

二、实现步骤：

三、0均值标准化的优缺点：

编程要求：

测试说明：

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第一关：极小极大归一化

任务描述：

 本关任务：进行数据的极大极小归一化处理。

相关知识：

为了完成本关任务，你需要掌握：

1. 极小极大归一化的介绍，
2. 极小极大归一化的实现。

一、原理介绍：

通常情况下，在建模之前，都需要对数据进行标准化处理，以消除量纲的影响。如果对未标准化的数据直接进行建模，可能会导致模型对数值大的变量学习过多，而对数值小的变量训练不够充分，往往模型效果会不好。常用的数据标准化方法有最大最小归一化、均值方差标准化、小数定标法、定量特征二值化等。

最大最小归一化，顾名思义，就是利用数据列中的最大值和最小值进行标准化处理，标准化后的数值处于[0,1]之间，计算方式为数据与该列的最小值作差，再除以极差。

二、实现步骤：

引入库

用户使用 numpy 库进行基本的科学运算，pandas 库是一个强大的分析结构化数据的工具集，以 numpy 为基础。

1. import numpy

创建数据

利用随机数种子，每次生成的随机数相同方便进行数据检测。pd.DataFrame 类似多维数组，每列数据可以是不同类型。

三、归一化数据：

将数据的最大最小值记录下来，并通过Max-Min作为基数（即 Min = 0，Max = 1）进行数据的归一化处理。

 

四、数据归一化原因：

1. 在机器学习中归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。
2. 在机器学习中归一化有可能提高精度。
3. 消除变量间的量纲关系,从而使数据具有可比性。

编程要求：

根据提示，在右侧编译器中的 begin-end 代码块内完成极小极大归一化函数代码。 

测试说明：

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：

1. value1 value2 value1_n value2_n
2. 0 13.071792 20.708234 0.673810 0.155708
3. 1 2.300139 74.246953 0.081684 0.761993
4. 2 19.005657 39.215413 1.000000 0.365288
5. 3 9.643828 18.225652 0.485372 0.127595
6. 4 17.449491 74.353941 0.914456 0.763205

---

开始你的任务吧，祝你成功！

 

import numpy as np
import pandas as pd
 
np.random.seed(1000)
df = pd.DataFrame({"value1": np.random.rand(10) * 20,
                   'value2': np.random.rand(10) * 100})
 
 
# 创建函数，标准化数据
def data_norm(df, *cols):
    df_n = df.copy()
    ############## Begin ##############
    for col in cols:
        ma = df_n[col].max()
        mi = df_n[col].min()
        df_n[col + '_n'] = (df_n[col] - mi) / (ma - mi)
    ############## End ##############
    return df_n
 
 
df_n = data_norm(df, 'value1', 'value2')
print(df_n.head())
 

第二关：0均值标准化：

任务描述：

 本关任务：进行数据的0均值标准化处理。

相关知识：

为了完成本关任务，你需要掌握：

1. 0 值标准化的实现，
2. 0 值标准化的优缺点。

一、原理介绍：

        0 均值标准化处理方法处于整个框架中的数据准备阶段。也就是说，在源数据通过网络爬虫、接口或其他方式进入数据库中后，下一步就要进行的数据预处理阶段中的重要步骤。

        数据分析与挖掘中，很多方法需要样本符合一定的标准，如果需要分析的诸多自变量不是同一个量级，就会给分析工作造成困难，甚至影响后期建模的精准度。

        0 均值标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的 0 均值分值进行比较。也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值和标准差进行数据的标准化。

经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为 0 ，标准差为 1 。

二、实现步骤：

 

三、0均值标准化的优缺点：

优点：

1. 算法简单方便，结果方便比较；

2. 可够应用与数值型的数据，并且不受数据量级的影响。

缺点

1. 总体平均值与方差不一定可知；

2. 在一定程度上要求数据分布；

3. 0均值标准化的数据没有实际意义，只能用于比较。

编程要求：

 根据提示，在右侧编译器的 begin-end 代码块内完成 0 均值标准化函数代码。

测试说明：

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：

1. value1 value2 value1_Zn value2_Zn
2. 0 65.358959 20.708234 0.520694 -1.024567
3. 1 11.500694 74.246953 -1.093571 0.565028
4. 2 95.028286 39.215413 1.409956 -0.475078
5. 3 48.219140 18.225652 0.006971 -1.098276
6. 4 87.247454 74.353941 1.176746 0.568204
7. 5 21.233268 6.958208 -0.801862 -1.432813
8. 6 4.070962 88.533720 -1.316258 0.989210
9. 7 39.719446 95.264440 -0.247785 1.189049
10. 8 23.313220 93.114343 -0.739520 1.125211
11. 9 84.174072 41.543095 1.084629 -0.405968
12. 标准化后value1的均值为:-0.00, 标准差为：1.00

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开始你的任务吧，祝你成功！

 

import numpy as np
import pandas as pd
 
np.random.seed(1000)
df = pd.DataFrame({"value1": np.random.rand(10) * 100,
                   'value2': np.random.rand(10) * 100})
# print(df.head())
 
# 创建函数，标准化数据
 
def data_Znorm(df, *cols):
    df_n = df.copy()
    ############## Begin ##############
    for col in cols:
        u = df_n[col].mean()
        std = df_n[col].std()
        df_n[col + '_Zn'] = (df_n[col] - u) / std
    ############## End ##############
    return (df_n)