# -*- encoding: ms949 -*-
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
cancer = load_breast_cancer()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target,
                                                    random_state=1)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)

X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
print("변환된 후 크기: {}".format(X_train_scaled.shape))
print("스케일 조정 전 특성별 최솟값:\n {}".format(X_train.min(axis=0)))
print("스케일 조정 전 특성별 최댓값:\n {}".format(X_train.max(axis=0)))
print("스케일 조정 후 특성별 최솟값:\n {}".format(X_train_scaled.min(axis=0)))
print("스케일 조정 후 특성별 최댓값:\n {}".format(X_train_scaled.max(axis=0)))
484f3bdcd6ff35e830601dbe2f082f217faaaaba
<mask token>

<mask token>
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
<mask token>
scaler.fit(X_train)
<mask token>
print('변환된 후 크기: {}'.format(X_train_scaled.shape))
print("""스케일 조정 전 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 전 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train.max(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train_scaled.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train_scaled.max(axis=0)))

<mask token>
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.
    target, random_state=1)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
<mask token>
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
print('변환된 후 크기: {}'.format(X_train_scaled.shape))
print("""스케일 조정 전 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 전 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train.max(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train_scaled.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train_scaled.max(axis=0)))

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.
    target, random_state=1)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
print('변환된 후 크기: {}'.format(X_train_scaled.shape))
print("""스케일 조정 전 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 전 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train.max(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최솟값:
 {}""".format(X_train_scaled.min(axis=0)))
print("""스케일 조정 후 특성별 최댓값:
 {}""".format(X_train_scaled.max(axis=0)))

# -*- encoding: ms949 -*-
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
cancer = load_breast_cancer()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target,
                                                    random_state=1)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)

X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
print("변환된 후 크기: {}".format(X_train_scaled.shape))
print("스케일 조정 전 특성별 최솟값:\n {}".format(X_train.min(axis=0)))
print("스케일 조정 전 특성별 최댓값:\n {}".format(X_train.max(axis=0)))
print("스케일 조정 후 특성별 최솟값:\n {}".format(X_train_scaled.min(axis=0)))
print("스케일 조정 후 특성별 최댓값:\n {}".format(X_train_scaled.max(axis=0)))