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본인이 만드는 간단한 min_max_scalerIT 지식 창고 2020. 4. 1. 00:02
아래 처럼 간단하게 본인이 min_max_scaler를 만들 수 있습니다.
def min_max_scaler(df): df_min = df.min() df_max = df.max() return (df-df_min)/(df_max-df_min)
여기서는 df부분에는 series 형태가 들어가야 됩니다.
예를 들어 train['age'] 이런식으로 들어가야 됩니다.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaled_train = scaler.fit_transform(pd.DataFrame(train['Age'])) train['Age']=scaled_values scaled_test = scaler.fit_transform(pd.DataFrame(test['Age'])) test['Age']=scaled_test
사실 위 처럼 sklearn 라이브러리를 활용하여도 됩니다. 라이브러리를 활용할 땐 dataframe형식으로 들어가야 됩니다.
저는 이런 것 처럼 오히려 sklearn 라이브러리 함수 타입이나 이름의 대소문자가 헷갈려서 검색하기 귀찮아서 만들어 쓰는 경우가 대부분이네요 ㅎㅎ..
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