sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993

数据在前处理的时候，经常会涉及到数据标准化。将现有的数据通过某种关系，映射到某一空间内。常用的标准化方式是,减去平均值，然后通过标准差映射到均至为0的空间内。系统会记录每个输入参数的平均数和标准差，以便数据可以还原。

很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM，L1和L2正则的线性回归

sklearn.preprocessing.StandardScaler能够轻松的实现上述功能。

调用方式为：
首先定义一个对象：
ss = sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
在这里
copy; with_mean;with_std
默认的值都是True.

copy 如果为false,就会用归一化的值替代原来的值;如果被标准化的数据不是np.array或scipy.sparse CSR matrix, 原来的数据还是被copy而不是被替代

with_mean 在处理sparse CSR或者 CSC matrices 一定要设置False不然会超内存

能够查询的属性:

scale_： 缩放比例，同时也是标准差

mean_：每个特征的平均值

var_:每个特征的方差

n_sample_seen_:样本数量，可以通过patial_fit 增加

举个例子：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#data = pd.read_csv("C:/学习/python/creditcard/creditcard.csv")

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape((3, 3))

ss = StandardScaler()

print(x)

ss.fit(X=x)

print(ss.n_samples_seen_)

print(ss.mean_)

print(ss.var_)

print(ss.scale_)

y = ss.fit_transform(x)

print(y)

z = ss.inverse_transform(y)

print(z)

运行结果为：

能够被调用的Methods:

fit(X,y=None):计算输入数据各特征的平均值，标准差以及之后的缩放系数，以后就可以按照这个数据调用transofrm()
X：训练集
y: 传入为了使得和Pipeline兼容

fit_transform(X,y=None,**fit_params): 通过fit_params调整数据X,y得到一个调整后的X ，使得每个特征的数据分布平均值为0，方差为1
X 为array：训练集
y 为标签
返回一个改变后的X

get_params(deep=True): 返回StandardScaler对象的设置参数，

inverse_transform(X,copy=None)：顾名思义，就是按照缩放规律反向还原当前数据

transform(X, y=’deprecated’, copy=None):基于现有的对象规则，标准化新的参数

可以认为fit_transform()是fit()和transform()的合体。

巴特西

sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

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