我在逻辑回归之前对我的数据进行特征缩放。
在我尝试将列除以 max_min 向量之前，一切都很完美。它似乎在每一列中都有效，但在年龄列中无效，但我似乎找不到原因。
我之前已经拆分数据进行测试和训练，下面我尝试缩放 X_train 数据。
# Working out the min value for each column and subtracting this from each row in the data
X_train_min = np.array(X_train0.min())
X_train0.sub(X_train_min.squeeze(), axis=1)
从上面的代码中，我获得了一个表，其中每个值都减去了其列的最小值，这是正确的。输出： 输出
# Working out the max value for each column and the difference between the max and min values
X_train_max = np.array(X_train0.max())
max_min = np.array(X_train0.max()) - np.array(X_train0.min())
print(max_min)
输出：
[ 56 1 3 2 4 3 18174 56 7]
这是我面临问题的地方：
# Dividing each row in the data by the difference between the max and min values of its column
X_train0.div(max_min, axis=1)
我已经获得了一个表格，其中每个值都除以向量，除了第一列“年龄”，其中数字不对应于除法。输出： 输出
