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Comment mettre à l'échelle standard une matrice 3D?

Je travaille sur un problème de classification du signal et je voudrais d'abord mettre à l'échelle la matrice du jeu de données, mais mes données sont au format 3D (lot, longueur, canaux).
J'ai essayé d'utiliser Scikit-learn Standard Scaler:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

Mais j'ai ce message d'erreur:

Tableau trouvé avec dim 3. StandardScaler attendu <= 2

Je pense qu'une solution serait de diviser la matrice par chaque canal en plusieurs matrices 2D, de les mettre à l'échelle séparément puis de les remettre au format 3D, mais je me demande s'il y a une meilleure solution.
Merci beaucoup.

pythonscikit-learndeep-learningkerasscale
7
JPM

Vous devrez adapter et stocker un scaler pour chaque canal

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scalers = {}
for i in range(X_train.shape[1]):
    scalers[i] = StandardScaler()
    X_train[:, i, :] = scalers[i].fit_transform(X_train[:, i, :]) 

for i in range(X_test.shape[1]):
    X_test[:, i, :] = scalers[i].transform(X_test[:, i, :])
5
Bert Kellerman

Si vous souhaitez mettre à l'échelle chaque fonctionnalité différemment, comme le fait StandardScaler , vous pouvez utiliser ceci:

import numpy as np
from sklearn.base import TransformerMixin
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


class NDStandardScaler(TransformerMixin):
    def __init__(self, **kwargs):
        self._scaler = StandardScaler(copy=True, **kwargs)
        self._orig_shape = None

    def fit(self, X, **kwargs):
        X = np.array(X)
        # Save the original shape to reshape the flattened X later
        # back to its original shape
        if len(X.shape) > 1:
            self._orig_shape = X.shape[1:]
        X = self._flatten(X)
        self._scaler.fit(X, **kwargs)
        return self

    def transform(self, X, **kwargs):
        X = np.array(X)
        X = self._flatten(X)
        X = self._scaler.transform(X, **kwargs)
        X = self._reshape(X)
        return X

    def _flatten(self, X):
        # Reshape X to <= 2 dimensions
        if len(X.shape) > 2:
            n_dims = np.prod(self._orig_shape)
            X = X.reshape(-1, n_dims)
        return X

    def _reshape(self, X):
        # Reshape X back to it's original shape
        if len(X.shape) >= 2:
            X = X.reshape(-1, *self._orig_shape)
        return X

Il aplatit simplement les fonctionnalités de l'entrée avant de la donner à StandardScaler de sklearn. Ensuite, il les remodèle. L'utilisation est la même que pour le StandardScaler:

data = [[[0, 1], [2, 3]], [[1, 5], [2, 9]]]
scaler = NDStandardScaler()
print(scaler.fit_transform(data))

impressions

[[[-1. -1.]
  [ 0. -1.]]

 [[ 1.  1.]
  [ 0.  1.]]]

Les arguments with_mean et with_std sont directement passés à StandardScaler et fonctionnent donc comme prévu. copy=False ne fonctionnera pas, car le remodelage n'a pas lieu sur place. Pour les entrées 2D, le NDStandardScaler fonctionne comme le StandardScaler:

data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
scaler = NDStandardScaler()
scaler.fit(data)
print(scaler.transform(data))
print(scaler.transform([[2, 2]]))

impressions

[[-1. -1.]
 [-1. -1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]]
[[3. 3.]]

comme dans l'exemple sklearn pour StandardScaler .

7
Kilian Batzner

Avec seulement 3 lignes de code ...

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train.reshape(-1, X_train.shape[-1])).reshape(X_train.shape)
X_test = scaler.transform(X_test.reshape(-1, X_test.shape[-1])).reshape(X_test.shape)
1
Marco Cerliani
s0, s1, s2 = y_train.shape[0], y_train.shape[1], y_train.shape[2]
y_train = y_train.reshape(s0 * s1, s2)
y_train = minMaxScaler.fit_transform(y_train)
y_train = y_train.reshape(s0, s1, s2)

s0, s1, s2 = y_test.shape[0], y_test.shape[1], y_test.shape[2]
y_test = y_test.reshape(s0 * s1, s2)
y_test = minMaxScaler.transform(y_test)
y_test = y_test.reshape(s0, s1, s2)

Juste remodelé les données comme ça. Pour une utilisation sans rembourrage similaire:

s0, s1, s2 = x_train.shape[0], x_train.shape[1], x_train.shape[2]
x_train = x_train.reshape(s0 * s1, s2)
minMaxScaler.fit(x_train[0::s1])
x_train = minMaxScaler.transform(x_train)
x_train = x_train.reshape(s0, s1, s2)

s0, s1, s2 = x_test.shape[0], x_test.shape[1], x_test.shape[2]
x_test = x_test.reshape(s0 * s1, s2)
x_test = minMaxScaler.transform(x_test)
x_test = x_test.reshape(s0, s1, s2)
0
PJRobot