一、什么是数据标准化？
在数据挖掘和机器学习的过程中，绝大多数模型都需要对数据进行预处理。由于不同的特征之间很可能具有不同的尺度，这就容易对模型产生不良影响。
例如有两个特征 age 和 income，age 的值通常在 0-100 之间（无单位），而 income 值通常在 0-100000 之间（单位为美元）。如果不对数据进行标准化，income 的值就会有更大的影响力。
数据标准化即是对原始数据进行变换，使其变换为均值为0，标准差为1的数据分布。这也被成为归一化处理。标准化可以减少数据之间的差异影响，提高建模精度。
二、如何使用 Python 中的 Sklearn 进行数据标准化？
Python 中的 Sklearn 库提供了大量的数据预处理工具，其中标准化（scaling）也包含在内。使用 Sklearn 实现标准化也非常简单，代码如下所示：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 假设 data 是一个二维数组，共有 n 个样本 scaler = StandardScaler().fit(data) data_scaled = scaler.transform(data)
在代码中，我们通过导入sklearn.preprocessing中的StandardScaler类进行数据标准化。首先，初始化实例化 StandardScaler 类，根据指定的特征数据对其进行训练，得到每一维特征值的均值和标准差，然后调用 transform 方法将数据标准化。
三、数据标准化的效果验证
为了验证数据标准化的效果，我们可以使用著名的iris数据集进行测试。iris数据集是分类问题中非常常用的数据集之一。通过比较使用归一化前后，iris数据集上分类模型的效果，来验证数据标准化的效果。代码如下：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 归一化前
clf = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train, y_train)
print("Before Scaling - Training set score: {:.3f}".format(clf.score(X_train, y_train)))
print("Before Scaling - Test set score: {:.3f}".format(clf.score(X_test, y_test)))
# 归一化后
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
clf_scaled = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train_scaled, y_train)
print("After Scaling - Training set score: {:.3f}".format(clf_scaled.score(X_train_scaled, y_train)))
print("After Scaling - Test set score: {:.3f}".format(clf_scaled.score(X_test_scaled, y_test)))
从上述代码的结果可以看出，经过归一化后，分类模型在训练集和测试集上的效果均有提升，证明了数据标准化对于提高模型的准确度的作用。
四、总结
本篇文章介绍了使用 Sklearn 对数据进行标准化的方法，并结合 iris 数据集实现了数据标准化的效果验证。数据标准化是机器学习建模不可或缺的一步预处理操作，在大多数情况下，数据标准化可以帮助模型更好地学习特征，提高模型的准确度。
