AI人工智能数据预处理技术

下面介绍数据预处理技术 -

二值化

这是当需要将数值转换为布尔值时使用的预处理技术。我们可以用一种内置的方法来二值化输入数据，比如说用0.5作为阈值，方法如下 -

data_binarized = preprocessing.Binarizer(threshold = 0.5).transform(input_data)
print("nBinarized data:n", data_binarized)

现在，运行上面的代码后，将得到以下输出，所有高于0.5(阈值)的值将被转换为1，并且所有低于0.5的值将被转换为0。

二值化数据

[[ 1. 0. 1.]
[ 0. 1. 1.]
[ 0. 0. 1.]
[ 1. 1. 0.]]

平均去除

这是机器学习中使用的另一种非常常见的预处理技术。基本上它用于消除特征向量的均值，以便每个特征都以零为中心。还可以消除特征向量中的特征偏差。为了对样本数据应用平均去除预处理技术，可以编写如下Python代码。代码将显示输入数据的平均值和标准偏差 -

print("Mean = ", input_data.mean(axis = 0))
print("Std deviation = ", input_data.std(axis = 0))

运行上述代码行后，将得到以下输出 -

Mean = [ 1.75       -1.275       2.2]
Std deviation = [ 2.71431391  4.20022321  4.69414529]

现在，下面的代码将删除输入数据的平均值和标准偏差 -

data_scaled = preprocessing.scale(input_data)
print("Mean =", data_scaled.mean(axis=0))
print("Std deviation =", data_scaled.std(axis = 0))

运行上述代码行后，将得到以下输出 -

Mean = [ 1.11022302e-16 0.00000000e+00 0.00000000e+00]
Std deviation = [ 1.             1.             1.]

缩放

这是另一种数据预处理技术，用于缩放特征向量。特征向量的缩放是需要的，因为每个特征的值可以在许多随机值之间变化。换句话说，我们可以说缩放非常重要，因为我们不希望任何特征合成为大或小。借助以下Python代码，我们可以对输入数据进行缩放，即特征矢量 -

最小最大缩放

data_scaler_minmax = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
data_scaled_minmax = data_scaler_minmax.fit_transform(input_data)
print ("nMin max scaled data:n", data_scaled_minmax)

运行上述代码行后，将得到以下输出 -

[ [ 0.48648649  0.58252427   0.99122807]
[   0.          1.           0.81578947]
[   0.27027027  0.           1.        ]
[   1.          0. 99029126  0.        ]]

正常化

这是另一种数据预处理技术，用于修改特征向量。这种修改对于在一个普通的尺度上测量特征向量是必要的。以下是可用于机器学习的两种标准化 -

L1 标准化

它也被称为最小绝对偏差。这种标准化会修改这些值，以便绝对值的总和在每行中总是最多为 1。它可以在以下 Python 代码，使用上面的输入数据来实现 -

## Normalize data
data_normalized_l1 = preprocessing.normalize(input_data, norm = 'l1')
print("nL1 normalized data:n", data_normalized_l1)
Python

上面的代码行生成以下输出:

L1 normalized data:
[[ 0.22105263  -0.2          0.57894737]
[ -0.2027027    0.32432432   0.47297297]
[  0.03571429  -0.56428571   0.4       ]
[  0.42142857   0.16428571  -0.41428571]]

L2 标准化

它也被称为最小二乘。这种归正常化修改了这些值，以便每一行中的平方和总是最多为 1。它可以在以下 Python 代码，使用上面的输入数据来实现 -

## Normalize data
data_normalized_l2 = preprocessing.normalize(input_data, norm = 'l2')
print("nL2 normalized data:n", data_normalized_l2)
Python

执行以上代码行将生成以下输出 -

L2 normalized data:
[[ 0.33946114  -0.30713151   0.88906489]
[ -0.33325106   0.53320169   0.7775858 ]
[  0.05156558  -0.81473612   0.57753446]
[  0.68706914   0.26784051  -0.6754239 ]]

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