预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

预处理数

1. 标准化：去均值，方差规模化

Standardization标准化:将特征数据的分布调整成标准正太分布，也叫高斯分布，也就是使得数据的均值维0，方差为1.

标准化的原因在于如果有些特征的方差过大，则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。

标准化的过程为两步：去均值的中心化（均值变为0）；方差的规模化（方差变为1）。

在sklearn.preprocessing中提供了一个scale的方法，可以实现以上功能。

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

# 创建一组特征数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
x = np.array([[1., -1., 2.],
              [2., 0., 0.],
              [0., 1., -1.]])

# 将每一列特征标准化为标准正太分布，注意，标准化是针对每一列而言的
x_scale = preprocessing.scale(x)

x_scale

array([[ 0.        , -1.22474487,  1.33630621],
       [ 1.22474487,  0.        , -0.26726124],
       [-1.22474487,  1.22474487, -1.06904497]])

# 可以查看标准化后的数据的均值与方差，已经变成0,1了
x_scale.mean(axis=0)

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

# axis=1表示对每一行去做这个操作，axis=0表示对每一列做相同的这个操作
x_scale.mean(axis=1)

array([ 0.03718711,  0.31916121, -0.35634832])

# 同理，看一下标准差
x_scale.std(axis=0)

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

preprocessing这个模块还提供了一个实用类StandarScaler，它可以在训练数据集上做了标准转换操作之后，把相同的转换应用到测试训练集中。

这是相当好的一个功能。可以对训练数据，测试数据应用相同的转换，以后有新的数据进来也可以直接调用，不用再重新把数据放在一起再计算一次了。

# 调用fit方法，根据已有的训练数据创建一个标准化的转换器
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(x)

scaler

StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

# 使用上面这个转换器去转换训练数据x,调用transform方法
scaler.transform(x)

array([[ 0.        , -1.22474487,  1.33630621],
       [ 1.22474487,  0.        , -0.26726124],
       [-1.22474487,  1.22474487, -1.06904497]])

# 好了，比如现在又来了一组新的样本，也想得到相同的转换
new_x = [[-1., 1., 0.]]
scaler.transform(new_x)

array([[-2.44948974,  1.22474487, -0.26726124]])

恩，完美。

另外，S