Python Sklearn Preprocessing Scale: 实现特征标准化

特征标准化（feature scaling）是指将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在机器学习中，特征标准化是一种常见的预处理数据的方法。这种方法可以使不同规格的数据转换到同一规格，减少因维度造成的误差，提升模型的精度。

一、标准化方法

常见的特征标准化方法有两种：

1. 标准差标准化（StandardScaler）
2. 区间缩放法（MinMaxScaler）

二、StandardScaler

StandardScaler是sklearn中的一个方法，实现特征标准化。它可以对数据按照均值为0、方差为1进行标准化处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 使用fit_transform方法进行数据标准化
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
print(scaler.fit_transform(data))

运行结果：

array([[-1., -1.],
       [-1., -1.],
       [ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.]])

可以看出，标准化后的数据均值为0，方差为1。

三、MinMaxScaler

MinMaxScaler也是sklearn中的一个方法，实现特征标准化。它可以对数据进行区间缩放处理，将数据落到[0, 1]的区间内。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 使用fit_transform方法进行数据标准化
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
print(scaler.fit_transform(data))

运行结果：

array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])

可以看出，标准化后的数据落在[0, 1]的区间内。

四、其他注意事项

在进行特征标准化时，还需要注意以下几点：

1. 只对训练数据进行标准化，测试数据不需要再次标准化。
2. 特征标准化需要在模型训练之前进行。
3. 标准化后的数据不能恢复到原始的数据。

总之，特征标准化是一种常见且有效的预处理方法。在进行机器学习建模时，我们应该根据具体情况选择合适的标准化方法，并且不要忘记注意标准化的注意事项。