كيف نقوم بعمل Scaling على ال Dataset - بايثون

يمكننا الاعتماد على المكتبة Scikit-learn لعمل Scale للبيانات:

# تضمين pandas
import pandas as pd

# تضمين حزمة StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  
# قراءة البيانات من ملف CSV
data = read_csv('Geeksforgeeks.csv')
data.head()
  
# تهيئة Scaler
scaler = StandardScaler()
  
# scale data
scaler.fit(data)

StandardScaler هو المعيار الافتراضي يتعلق بالوسيط في البيانات mean

هناك طرق كثيرة ويمكنك استخدام المكتبة Sikit-Learn لتنفيذها مباشرة:

1.Standardization: وهي العملية الأكثر شهرة , وفيها يتم طرح القيمة ناقص ال mean مقسومة علي الانحراف المعياري std.

# StandardScaler استيراد الصف 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# القيام بعملية التقييس
StandardSca = StandardScaler(copy=True)  #StandardScaler تعريف غرض من الصف 
# copy=True لكي لايعدل على البيانات الأساسية أي سينشئ نسخة عن البيانات ويطبق عليها التقييس 
data = StandardSca.fit_transform(data) # StandardScaler استدعاء التابع الذي ينفذ عملية التقييس من الصف 

2.MinMaxScaler: يتم فيه طرح القيمة من المتوسط وتقسم على المدى (الفرق بين أكبر وأصغر قيمة) وتكون القيم الجديدة بين 0 و 1.

#MinMaxScaler استيراد الصف 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

MinMaxSc = MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)) # يمكننا تغيير المجال
data = MinMaxSc.fit_transform(data)

3.Binarizer: تقوم بتحويل القيم إلى 0 أو ، بناءان على قيمة العتبة threshold الممرة

from sklearn.preprocessing import Binarizer

Binarize = Binarizer(threshold = value)
data = Binarize.fit_transform(data)

4.Normalizer: مخصصة لتناول كل صف علي حدة في المصفوفات ثنائية الأبعاد.

from sklearn.preprocessing import Normalizer




Normalize = Normalizer(copy=True, norm='l2') #  max يمكنك تغيير النورم الى 11 أو 
data = Normalize.fit_transform(data)

5.FunctionTransformer:  للقيام  بالتقييس باستحدام دالة نعرفها بأنفسنا.

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer


'''
FunctionTransformer(func=None, inverse_func=None, validate= None,
                    accept_sparse=False,pass_y='deprecated', check_inverse=True,
                    kw_args=None,inv_kw_args=None)
'''

scaler = FunctionTransformer(func = lambda x: x**2,validate = True) 
data = scaler.fit_transform(data)

هل هذه العمليات تنفذ على X  او y ؟