При работе с данными важно убедиться, что все функции имеют одинаковый масштаб. Неравномерно масштабированные данные могут привести к предвзятым результатам и неточным прогнозам в моделях машинного обучения. Одним из популярных методов масштабирования данных является использование Min-Max Scaler в scikit-learn. В этой статье мы рассмотрим Min-Max Scaler и рассмотрим несколько методов его внедрения в конвейер предварительной обработки данных.

Что такое масштабирование?
Масштабирование — это процесс преобразования числовых данных в определенный диапазон. Это помогает нормализовать распределение данных, упрощая алгоритмам машинного обучения обработку и интерпретацию функций. Масштабирование особенно полезно при работе с объектами, которые имеют разные единицы измерения или диапазоны значений.

Представляем масштабатор Min-Max:
Скалер Min-Max – это метод масштабирования объекта, который масштабирует данные в определенный диапазон, обычно от 0 до 1. Он работает путем вычитания минимального значения признака, а затем деление результата на диапазон (максимальное значение минус минимальное значение) признака. Этот метод масштабирования сохраняет относительные отношения между точками данных.

Реализация Min-Max Scaler в scikit-learn:
Чтобы начать, убедитесь, что у вас установлен scikit-learn. Если нет, вы можете установить его с помощью pip: pip install scikit-learn

Метод 1: масштабирование отдельного объекта:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Create an instance of MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# Define your feature array
feature = [[10]]
# Fit the scaler on the feature data
scaler.fit(feature)
# Scale the feature
scaled_feature = scaler.transform(feature)
print(scaled_feature)

Метод 2. Масштабирование нескольких функций:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Create an instance of MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# Define your feature array
features = [[10, 20],
            [30, 40],
            [50, 60]]
# Fit the scaler on the feature data
scaler.fit(features)
# Scale the features
scaled_features = scaler.transform(features)
print(scaled_features)

Метод 3. Масштабирование DataFrame Pandas:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Create a DataFrame
data = {'feature1': [10, 20, 30],
        'feature2': [0, 5, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# Create an instance of MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# Select the features to scale
features = df[['feature1', 'feature2']]
# Fit the scaler on the selected features
scaler.fit(features)
# Scale the selected features
scaled_features = scaler.transform(features)
print(scaled_features)

Масштабирование данных с помощью Min-Max Scaler в scikit-learn — важнейший шаг в конвейере предварительной обработки данных. Это гарантирует, что все функции находятся в одинаковом масштабе, предотвращая любые предвзятости или неточные прогнозы в моделях машинного обучения. В этой статье мы рассмотрели различные методы реализации Min-Max Scaler, включая масштабирование одной функции, масштабирование нескольких функций и масштабирование DataFrame Pandas. Применяя эти методы, вы можете уверенно предварительно обработать данные и повысить производительность моделей машинного обучения.