机器学习6scikit-learn中的scaler

一、scikit-learn中的scaler

测试数据集不能跟训练数据集归一化一样，应该把测试数据集与训练数据集归一化后的数据集进行相应的归一化，也就是（x_test-mean_train）/std_train,来得到均值归一化的结果；

1.真实环境很有可能无法得到所有测试数据的均值和方差；
2.对数据的归一化也是算法的一部分；

我们需要保存训练数据集得到的均值和方差；
为了方便进行这一步操作，在scikit-learn中使用Scaler类进行封装
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

相关阅读:
详解FreeRTOS：FreeRTOS任务创建过程源码分析（进阶篇—1）
C++赋值\拷贝\构造\初始化\...总结
前端网络安全
Kotlin前置检测判断check，require，requireNotNull
IntersectionObserver监听滚动事件
飞塔防火墙HA详解与配置
【C语言 | 预处理】C语言预处理详解(一) —— #define、#under、#if、#else、#elif、#endif、#include、#error
JS循环（for、while）和分支（if、switch）语句
跨环境同步数据的操作方式：使用mysqldump 远程执行备份与还原
i711800h和i511320h哪个好

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_57297999/article/details/128150925