Python数据预处理之sklearn.preprocessing.scale

Python 笔记

一、标准化处理的概念

在机器学习的模型建立过程中，数据预处理是一个非常重要的环节。其中标准化处理被广泛应用于数据的预处理步骤中，其主要目的是将数据缩放到同一尺度，消除由于量纲不同带来的影响，以便于不同特征之间的比较更加准确，提高模型的精度。标准化处理的过程主要是将数据按照特定的比例缩放至均值为0，标准差为1的范围内。

二、sklearn.preprocessing.scale函数的使用

在python中，可以使用sklearn.preprocessing模块中的scale函数来进行标准化处理。scale函数的使用方法非常简单，只需要调用scale函数并传入需要处理的数据即可。下面是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import scale
import numpy as np

data = np.array([[1.0,2.0],[2.0,3.0],[3.0,4.0]])
data_scale = scale(data)
print(data_scale)

运行结果如下：

[[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]

三、scale函数的参数解析

sklearn.preprocessing.scale函数有三个参数，它们分别是：

四、标准化处理的优缺点

标准化处理优点：

标准化处理缺点：

五、总结

标准化处理是一种常见的数据预处理操作，可以消除数据间由于量纲不同引起的差异，使得不同特征之间的比较更加准确，提高模型的精度。在python中可以使用sklearn.preprocessing模块中的scale函数来进行标准化处理，scale函数的使用非常简单，只需要传入待处理的数据即可。