scikit-learn'de ölçekleme verileri SVM

Question

Libsvm, ölçekleme verileri için araçlar sağlarken, Scikit-Learn (SVC sınıflandırıcı için libSVM'ye dayalı olmalıdır) ile verilerimi ölçeklendirmenin bir yolunu bulmuyorum.

Temel olarak, 0 ile 1 arasında 3 aralık olan ve sonuncusu "büyük" yüksek derecede değişken bir sayı olan 4 özelliği kullanmak istiyorum.

LibSVM'de dördüncü özelliği eklediyseniz (verileri otomatik olarak ölçeklendiren easy.py komut dosyasını kullanarak) çok güzel sonuçlar elde ederim (% 96 doğruluk). Scikit-Learn'de dördüncü değişkeni dahil edersem, doğruluk% ~ 78'e düşer - ancak bunu hariç tutarsam, bu özelliği hariç tuttuğumda, aynı sonuçları elde ederim. Bu nedenle, ölçekleme eksik bir sorun olduğundan eminim.

SVM'nin ölçeklendirme işlemini program aracılığıyla nasıl (örneğin svm-scale çağırmadan) çoğaltırım?

Answer 1

Sen sklearn.preprocessing bu özelliğe sahip:

>>> from sklearn import preprocessing 
>>> X = [[ 1., -1., 2.], 
...  [ 2., 0., 0.], 
...  [ 0., 1., -1.]] 
>>> X_scaled = preprocessing.scale(X) 

>>> X_scaled           
array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...], 
     [ 1.22..., 0. ..., -0.26...], 
     [-1.22..., 1.22..., -1.06...]]) 

veriler daha sonra sıfır ortalama ve birim farkına sahip olacaktır.