说明
1、将原始数据转换为均值为0,标准差在1范围内。
2、对标准化而言:如果出现异常点,由于有一定数据量,少量异常点对平均值的影响不大,因此方差变化不大。
实例
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def stand_demo():
"""
标准化
:return:
"""
# 1. 获取数据
data = pd.read_csv('dating.txt')
data = data.iloc[:, :3]
print('data:\n', data)
# 2.实例化一个转换器类
transfer = StandardScaler()
# 3.调用fit_transform()
data_new = transfer.fit_transform(data)
print('data_new:\n', data_new)
return None
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知识点扩充:
几种标准化方法:
归一化Max-Min
min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为:
新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值)
这种方法能使数据归一化到一个区域内,同时不改变原来的数据结构。
实现中心化Z-Score
这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
新数据=(原数据-均值)/标准差
这种方法适合大多数类型数据,也是很多工具的默认标准化方法。标准化之后的数据是以0为均值,方差为以的正太分布。但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合用于对稀疏数据做处理。
很多时候数据集会存在稀疏特征,表现为标准差小,很多元素值为0,最常见的稀疏数据集是用来做协同过滤的数据集,绝大部分数据都是0。对稀疏数据做标准化,不能采用中心化的方式,否则会破坏稀疏数据的结构。
用于稀疏数据的MaxAbs
最大值绝对值标准化(MaxAbs)即根据最大值的绝对值进行标准化,假设原转换的数据为x,新数据为x',那么x'=x/|max|,其中max为x锁在列的最大值。
该方法的数据区间为[-1, 1],也不破坏原数据结构的特点,因此也可以用于稀疏数据,一些稀疏矩阵。
针对离群点的RobustScaler
有些时候,数据集中存在离群点,用Z-Score进行标准化,但是结果不理想,因为离群点在标准化后丧失了利群特性。
RobustScaler针对离群点做标准化处理,该方法对数据中心化的数据的缩放健壮性有更强的参数控制能力。
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