Нормализатор Min-Max
Нормализация числовых данных с использованием масштабирования Min-Max для преобразования значений в диапазон 0-1. Идеально для предварительной обработки машинного обучения, анализа данных и масштабирования признаков. Возможности: - Масштабирование Min-Max (нормализация 0-1) - Поддержка пользовательского диапазона (например, от -1 до 1) - Выбор нескольких столбцов - Автоматическое обнаружение типов данных - Обработка пропущенных значений - Сохранение нечисловых столбцов - Включает статистическую сводку Общие случаи использования: - Подготовка признаков для машинного обучения - Нормализация входных данных нейронных сетей - Предварительная обработка для визуализации данных - Сравнительный анализ в разных масштабах
Документация API
Конечная точка запроса
Параметры запроса
| Имя параметра | Тип | Обязательно | Описание |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Да | - |
| targetColumns | textarea | Нет | - |
| outputRange | text | Нет | - |
| handleMissing | select | Нет | - |
| preserveOriginal | checkbox | Нет | - |
| decimalPlaces | number | Нет | - |
| includeStatistics | checkbox | Нет | - |
Формат ответа
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}
Документация MCP
Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-data-normalizer-minmax": {
"name": "data-normalizer-minmax",
"description": "Нормализация числовых данных с использованием масштабирования Min-Max для преобразования значений в диапазон 0-1. Идеально для предварительной обработки машинного обучения, анализа данных и масштабирования признаков.
Возможности:
- Масштабирование Min-Max (нормализация 0-1)
- Поддержка пользовательского диапазона (например, от -1 до 1)
- Выбор нескольких столбцов
- Автоматическое обнаружение типов данных
- Обработка пропущенных значений
- Сохранение нечисловых столбцов
- Включает статистическую сводку
Общие случаи использования:
- Подготовка признаков для машинного обучения
- Нормализация входных данных нейронных сетей
- Предварительная обработка для визуализации данных
- Сравнительный анализ в разных масштабах",
"baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-normalizer-minmax",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}
Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.
Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]