sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler 使用

sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler




每一行數  / 使用每一行絕對值得最大數

X = X / X.max

scale_
max_abs_
這兩個不知道有什麼分別 都會取出相同的數

n_samples_seen_
看每行有幾個 就返回多少


code:

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler

data = [[1,2,3]
        ,[9,5,4]
        ,[7,6,8]
        ,[12,-8,9]]

scaler = MaxAbsScaler()

#直的一組
# X/X.max

scaler.fit(data)

print("MaxAbsScaler scale_ : \n" , scaler.scale_)
print("MaxAbsScaler max_abs_ : \n" , scaler.max_abs_)
print("MaxAbsScaler n_samples_seen_ : \n" , scaler.n_samples_seen_)

print("MaxAbsScaler : \n", scaler.fit_transform(data))

output:

MaxAbsScaler scale_ :
 [12.  8.  9.]
MaxAbsScaler max_abs_ :
 [12.  8.  9.]
MaxAbsScaler n_samples_seen_ :
 4
MaxAbsScaler :
 [[ 0.08333333  0.25        0.33333333]
 [ 0.75        0.625       0.44444444]
 [ 0.58333333  0.75        0.88888889]
 [ 1.         -1.          1.        ]]

source code