2020-12-19
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MinMaxScaler中min_和scale_是什么意思？
#min/max都是缩放后的data.min 是缩放前的
#以0-1归一化为例 #scaler.scale_ 的计算公式是这个 (1-0)/ (data.max(axis=0) - data.min(axis=0))
#scaler.scale_ 可以理解为相对缩放的大小 =（缩放后的最大值-缩放后的最小值）/（原始数据的最大值-原始数据的最小值）
#scaler.min_的计算公式是这个 0-data.min(axis = 0)* (1-0)/ (data.max(axis=0) - data.min(axis=0))
#scaler.min_ 可以理解为每个特征最小值的调整程度=调整后的最小值-每个特征最小值*相对缩放大小
#比如-0.125就是从第二列的最小值2调整到0，变化了-2，相对调整程度就是 -2/(18-2) * (1-0)
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