scaler.fit_transform程式問題 - Cupoy

2020/03/28 下午 01:53

機器學習共學討論版

江柏勳

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1.train_X = scaler.fit_transform(df_temp)

想問為何在這邊做這行的意義，而且這樣train_Y沒有轉換會影響到結果嗎?

2.關於講義的週期循環特徵,想請問一下怎麼定的(我知道這2個函數都有週期性，但選取的

變數卻不同)

回答列表

• 2020/03/28 下午 03:46
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，柏勳

  
  

  「1.train_X = scaler.fit_transform(df_temp)

  想問為何在這邊做這行的意義，而且這樣train_Y沒有轉換會影響到結果嗎?」

  
  

  想先跟你確認一閜你知道 scaler.fit_transform 這個操作（正規化）在做什麼嗎？

  
  

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• 2020/03/29 下午 08:23
  張維元 (WeiYuan)
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  「我記得這邊是在做最大最小化，然後後面.fit_transform這個好像是執行的方法(可能講得有點淺白)」

  
  

  => 那為什麼要做最大最小化呢？主要原因是要保持所有特徵的範圍差不多，不要被某一個特徵所影響。因此這個操作是只需要對特徵進行的。

  
  

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• 2020/03/30 上午 00:12
  張維元 (WeiYuan)
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  「可以稍微解釋的淺白一點嗎?(直接去做cross_val_score有什麼不好嗎?)」

  
  

  => 所以這邊的問題是為什麼要做「最大最小化」嗎？你可以想像如果你有兩個欄位，一個欄位的數值是 1-10，另一個欄位的數值是 1-10000000，同時拿這兩個欄位對 Y 做預測，兩個欄位對於數值變化的敏感性是有差的。對第一個欄位來說，1, 2 就差了很多，但對第二個欄位來說，1, 2 之間的差距是很小的。

  
  

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