sklearn.preprocessing.maxabs_scale¶

sklearn.preprocessing.maxabs_scale(X, *, axis=0, copy=True)

将每个特征缩放到[-1，1]范围，而不会破坏稀疏性。

该估计器分别缩放每个特征，以使训练集中每个特征的最大绝对值为1.0。该缩放器也可以应用于稀疏CSR或CSC矩阵。

该缩放器也可以应用于稀疏CSR或CSC矩阵。

参数	说明
X	array-like, shape (n_samples, n_features) 数据。
axis	int (0 by default) 用于缩放的轴。如果为0，则分别缩放每个特征，否则（如果为1）缩放每个样本。
copy	boolean, optional, default is True 设置为False将执行就地缩放并避免复制（如果输入已经是一个numpy数组）。

另见：

MaxAbsScaler

使用“ Transformer” API（例如，作为预处理sklearn.pipeline.Pipeline的一部分），将比例缩放到[-1，1]范围。

注释

NaN被视为缺失值：忽略以计算统计数据，并在数据转换期间进行维护。

有关不同缩放器，转换器和规范化器的比较，请参阅examples/preprocessing/plot_all_scaling.py。