MinMaxScalerを使って複数の値を正規化したいがうまくいかない。

Question

前提・実現したいこと

python3(google colab)で MinMaxScalerを使って複数の値を正規化したいがうまくいかないのでアドバイスよろしくお願いします。
close_values,volume_values,ad_values,atr_values,natr_values
と5つの配列がありそれぞれ正規化したいのですが、atr_valuesとnatr_valuesだけが正規化されて
他のものは正規化されずもとの値のままになります。

ですが、scalerの順番を入れ替えたところ正常に動作するのですがその理由がわかりません。
間違っている箇所がありましたら指摘いただけるとありがたいです。

↓場所を入れ替えるとすべて正規化される。

該当のソースコード

#データの正規化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mms = MinMaxScaler()

#２つ正規化されたの配列
scaler = mms.fit(close_values)
scaler2 = mms.fit(volume_values)
scaler3 = mms.fit(ad_values)
scaler4 = mms.fit(atr_values)
scaler5 = mms.fit(natr_values)

close_values_norm = scaler.transform(close_values)
volume_values_norm = scaler2.transform(volume_values)
ad_values_norm = scaler3.transform(ad_values)
atr_values_norm = scaler4.transform(atr_values)
natr_values_norm = scaler5.transform(natr_values)

#printして確認
print(close_values_norm[50])
print(volume_values_norm[50])
print(ad_values_norm[50])
print(atr_values_norm[50])
print(natr_values_norm[50])

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

scaler = mms.fit(close_values)
scaler2 = mms.fit(volume_values)
scaler3 = mms.fit(ad_values)
scaler4 = mms.fit(atr_values)
scaler5 = mms.fit(natr_values)

は実際には毎回同じMinMaxScalerオブジェクトを使っていることになるので、元のコードと同等のことをやりたければ

scaler1 = MinMaxScaler()
scaler1.fit(close_values)
scaler2 = MinMaxScaler()
scaler2.fit(volume_values)
# 以下略

などと書くべきです。

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質問に貼ってある出力画像から判断すると、(n_samples, 1)の二次元配列でデータを持っているようなので、

5つのデータをまとめて(n_samples, 5)の配列にしてしまった方が処理はしやすいかと思います。

Comments

[spa]

返信ありがとうございます。
ご指摘いただいたとおりに改善してみます！
ありがとうございます！