KI Elemente

Viele Teile ergeben ein Ganzes! Die Kunst unwichtige Details zu vermeiden!

Varianzskalierung

Es geht um die Transformation der Originaldaten auf einen bestimmten Wertebereich. Meistens benötgt man einen Wert zwischen 0 und 1. Sklearn bietet einige Funktionen an.

Die Min-Max Skalierung bildet die Werte zwischen 0 und 1 ab. Ein Nachteil ist, wenn es Ausreisser gibt. Dann wird das Bild verfälscht.

Die Varianzskalierung ergibt einen Mittelwert von 0 und eine Varianz von 1.

Datei: Varianzskalierung.py

# Stuhlpfarrer Ehrenfried - 2021
# Demo Mittelwert und Varianzskalierung

from sklearn.preprocessing import scale, minmax_scale
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Zufallszahlen erzeugen
zufallsElemente = np.random.randint(0, 1000, 10).astype(np.float64)
print("Zufallselemente: ", zufallsElemente)

# Abbildung der Werte von 0 bis 1
xMinMaxSkalierung = minmax_scale(zufallsElemente)
print("Min Max:", xMinMaxSkalierung)

# Varianzskalierung: Mittelwert 0 und Varianz 1
xVarianzSkalierung = scale(zufallsElemente, with_mean=True, with_std=True)
print("Varianzskalierung: ", xVarianzSkalierung)

Ausgabe:
Zufallselemente:  [ 40. 464. 269. 513. 210. 853. 275. 630. 615. 565.]
Min Max: [0.         0.52152522 0.28167282 0.58179582 0.20910209 1.
 0.28905289 0.72570726 0.70725707 0.64575646]
Varianzskalierung:  [-1.75544949  0.08964368 -0.75892511  0.30287378 -1.01567157  1.78242962
 -0.7328153   0.81201506  0.74674053  0.52915879]

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