pascalabcnet/InstallerSamples/MachineLearning/03_Preprocessing/01_StandardScaler.pas

32 lines
1.3 KiB
ObjectPascal
Raw Normal View History

// StandardScaler приводит признаки к сопоставимому масштабу:
// после преобразования у каждого столбца среднее близко к 0,
// а стандартное отклонение - к 1.
uses MLABC;
begin
var X := new Matrix(5, 2);
// Первый признак имеет маленький масштаб и неравномерный шаг
X[0,0] := 1; X[1,0] := 2; X[2,0] := 3; X[3,0] := 10; X[4,0] := 20;
// Второй признак имеет гораздо больший масштаб
X[0,1] := 100; X[1,1] := 120; X[2,1] := 150; X[3,1] := 300; X[4,1] := 500;
Println('До масштабирования:');
Println($'Средние: {X.ColumnMeans[0]:F3}, {X.ColumnMeans[1]:F3}');
Println($'Стандартные отклонения: {X.ColumnStd(0):F3}, {X.ColumnStd(1):F3}');
Println;
var scaler := new StandardScaler;
scaler.Fit(X);
var Xscaled := scaler.Transform(X);
Println('После StandardScaler:');
Println($'Средние: {Xscaled.ColumnMeans[0]:F3}, {Xscaled.ColumnMeans[1]:F3}');
Println($'Стандартные отклонения: {Xscaled.ColumnStd(0):F3}, {Xscaled.ColumnStd(1):F3}');
Println;
Println('Преобразованные значения:');
Xscaled.Print;
end.