Python数据预处理之sklearn preprocess ng scale

介绍sklearn.preprocessing.scale

sklearn.preprocessing.scale是一个基于sklearn的数据预处理函数，它能使数据实现标准化并缩放到给定的数据范围内。标准化是数据预处理中的一项重要任务，通过将数据缩放到具有单位方差和零均值，可以帮助消除数据中的噪声和不规则性，使得模型更易于学习。当然，标准化不是永远必要的，但是在大多数情况下，它是一个非常好的起点，因为它可以使得数据处理更为容易。

使用示例

下面是一个使用sklearn.preprocessing.scale进行预处理的简单示例，使用的数据集是来自sklearn.datasets.load_iris的鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import scale

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 标准化数据
X_scaled = scale(X)

在这个示例中，我们导入了Iris数据集，然后使用 scale() 函数对其进行标准化。标准化的结果是一个numpy数组，它包含已经被标准化的数据。

标准化的规范化范围

sklearn.preprocessing.scale函数提供了一些不同的选项，其中最常用的是 with_mean 和 with_std 参数。这些参数的默认值是True，这意味着标准化是将数据缩放到具有零均值和标准差1的分布，这也是最常见的标准化方法。如果你想要使用不同的规范化范围，你可以设置这些参数的值。

# 缩放数据到指定范围内
X_scaled = scale(X, with_mean=False, with_std=False, feature_range=(-1, 1))

在这个示例中，我们使用了一个新的 feature_range 参数，其范围限定在-1到1之间。这很有用，因为有时候我们希望缩放数据到不同的范围内，而不是标准的零均值和标准差1的分布。

处理缺失值

当我们的数据集存在缺失值时，通常需要对其进行预处理。常见的方式是删除具有缺失值的行或列，但是这种方法会造成数据的丢失，极大地影响训练模型的效果。因此，我们需要使用其他的处理方法来处理缺失值。

sklearn.preprocessing.scale函数提供了一个 with_std 参数，它允许我们在标准化时忽略缺失值，这样就可以对具有缺失值的数据进行标准化处理。 下面是一个使用带有缺失值的数据进行标准化处理的示例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import scale

# 创建包含缺失值的数据
X = np.array([[1., 2., np.nan],
              [4., np.nan, 6.],
              [7., 8., 9.]])

# 标准化数据
X_scaled = scale(X, with_std=True, with_mean=True)

print(X_scaled)  # 打印标准化后的数据

在这个示例中，我们创建了一个包含缺失值的数据集，并使用 scale() 函数对其进行标准化。由于存在缺失值，因此我们需要设置 with_std 参数为True，这样我们就可以将缺失值忽略掉。标准化的结果是一个numpy数组，包含了已经处理好的标准化数据。