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sklearn标准化的综合解析

一、sklearn标准化概述

sklearn的标准化是指将数据转化为0均值、单位方差的过程,使数据满足正态分布,有利于训练模型。该过程可以使用sklearn.preprocessing库中的StandardScaler类实现。下面我们对这个类进行详细解析。

二、StandardScaler的主要参数

StandardScaler类中的主要参数有两个,分别是with_mean和with_std。其中with_mean用来控制是否将数据集中到0均值,with_std则是控制是否将数据按照标准差单位化。


from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 仅将数据集中到0均值
scaler1 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=False) 
# 将数据标准化,即将数据集中到0均值,然后按照标准差单位化
scaler2 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True) 

三、数据处理流程

在使用StandardScaler对数据进行标准化时,应该了解到其标准化的处理流程。一般情况下,标准化的数据处理流程包括三个步骤:

1、准备原始数据

在使用StandardScaler对数据进行标准化时,首先需要准备原始数据。如下代码所示,构造一个包含6条样本和3个特征的数据集:


import numpy as np

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])

2、对原始数据进行标准化处理

使用StandardScaler对数据进行标准化处理,转化成符合正态分布的数据,下面代码实现对数据的标准化:


scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3、获取标准差和均值

最后,可以通过StandardScaler获取处理后的均值和标准差:


mean = scaler.mean_
std = scaler.scale_

四、使用StandardScaler标准化实例

下面是StandardScaler标准化实例,首先进行导包操作,使用make_blobs函数生成随机数据集:


import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=42)

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.title("Original Data")
plt.show()

plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y)
plt.title("Scaled Data")
plt.show()

五、试验结果分析

从实验结果来看,数据标准化后,数据集中在(0, 0)周围,呈现出正态分布的形态,相比于原始数据更利于模型的训练和提高模型的精度。

总结

本篇文章主要对sklearn标准化的原理、StandardScaler类的主要参数、数据处理流程以及使用StandardScaler标准化实例进行了详细阐述,并且给出了实验结果分析。通过对本文的阐述,相信读者对sklearn标准化有了更加深入的理解,能够在实际应用中更好地运用其功能。