如何使用StandardScaler()对dataframe非dummy特征进行批量batchnorm
data 的描述信息full_dataset.describe()Id MSSubClass LotArea OverallQual OverallCond YearBuilt YearRemodAdd 1stFlrSF 2ndFlrSF LowQualFinSF ... Electrical_SBrkr PavedDrive_N PavedDrive_P PavedDrive_Y SaleCondition_Abnorml SaleCondition_AdjLand SaleCondition_Alloca SaleCondition_Family SaleCondition_Normal SaleCondition_Partial
0 1 60 8450 7 5 2003 2003 856 854 0 ... True False False True False False False False True False
1 2 20 9600 6 8 1976 1976 1262 0 0 ... True False False True False False False False True False
2 3 60 11250 7 5 2001 2002 920 866 0 ... True False False True False False False False True False
3 4 70 9550 7 5 1915 1970 961 756 0 ... True False False True True False False False False False
4 5 60 14260 8 5 2000 2000 1145 1053 0 ... True False False True False False False False True False
5 rows × 155 columns
要对DataFrame中的非dummy特征进行批量标准化，可以使用`StandardScaler`。以下是一个简单的步骤来实现这一点：
1. **识别非dummy特征**：首先需要识别哪些特征是非dummy特征。通常，非dummy特征是数值型特征。
2. **使用`StandardScaler`进行标准化**：对这些特征应用`StandardScaler`。
以下是一个示例代码：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
# 假设 full_dataset 是你的 DataFrame
# 识别非dummy特征
non_dummy_features = full_dataset.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
# 初始化StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 对非dummy特征进行标准化
full_dataset = scaler.fit_transform(full_dataset)
# 查看标准化后的数据
print(full_dataset.head())
在这个例子中，我们首先通过`select_dtypes`方法选择所有数值型特征，然后使用`StandardScaler`对这些特征进行标准化。这样可以确保数据的均值为0，方差为1。
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