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详解 Scikit-learn 的 preprocessing.QuantileTransformer函数：分位数转换器

  • Post category:Python

QuantileTransformer 是 Scikit-learn（sklearn）中的一个数据预处理模块，它可以将数据分布映射到指定的分布上，并将值转换为符合高斯分布或均匀分布等分布形态。接下来我会为你提供一个完整的攻略，包括该函数的作用、使用方法和实例。

作用

QuantileTransformer 在数据预处理时，通常用于可视化中，它可以使数据分布更接近正态分布或均匀分布，适用于某些算法的前置处理。

使用方法

QuantileTransformer 函数的语法结构如下：

sklearn.preprocessing.QuantileTransformer(n_quantiles=100, output_distribution="uniform", ignore_implicit_zeros=False, subsample=1e5, random_state=None, copy=True)

其中，参数的含义为：

  • n_quantiles：样本的分位数数量，也就是分位数间隔，取值范围在 [1, 100,000]。默认值为100。
  • output_distribution：输出的分布形态，可取值有 “uniform” 或 “normal”，其中 “uniform” 表示均匀分布，”normal” 表示高斯分布，默认值为 “uniform”。
  • ignore_implicit_zeros：是否忽略隐式的零来防止除以零错误。默认值为 False。
  • subsample：用于估计映射函数的样本数量。在样本量很大时提高效率。默认值为1e5。
  • random_state：随机种子，用于生成随机数，以重复结果。默认为 None。
  • copy：是否拷贝数据。默认为 True。

接下来，我们将为你提供两个使用实例：

示例1：压缩一个数组，使其符合标准正态分布

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer

np.random.seed(0)
X = np.random.rand(1000, 1)

quantile_transformer = QuantileTransformer(random_state=0)
X_trans = quantile_transformer.fit_transform(X)

plt.hist(X_trans)
plt.show()

该示例演示了如何使用 QuantileTransformer 函数将一个数组的分布转换为符合标准正态分布。在示例中，我们生成一个含有 1000 个元素且值为 0-1 的随机数组 X，并将其输入至 QuantileTransformer 函数进行处理，最后使用 plt.hist 函数可视化处理结果。

示例2：将原始数据从一种分布映射到另一种分布

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer

np.random.seed(0)
x = np.random.rand(1000, 1)
x = np.vstack([x, 3*x])
qt = QuantileTransformer(n_quantiles=10, random_state=0)
x_trans = qt.fit_transform(x)

plt.hist(x_trans[:1000], bins='auto')
plt.hist(x_trans[1000:], bins='auto')
plt.show()

该示例演示了如何使用 QuantileTransformer 函数，将一个含有两种不同分布的数组映射到一个新的分布上。在示例中，我们生成一个含有 1000 个元素且值为 0-1 的随机数组 x，并复制一份该数组，再将后一份中的值变为3倍。通过 QuantileTransformer 函数将原始数据的两种分布映射到一个新的分布上，并使用 plt.hist 函数可视化处理结果，从图中可知，处理后的两个数据分布均匀。

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