Python数据预处理之sklearnpreprocessingscale

引言：

对于机器学习任务和数据挖掘任务来说，数据预处理是非常重要的一步。数据预处理的目标是将原始数据转换为可用于构建和训练模型的输入数据。在数据预处理的过程中，需要进行不同的数据转换和清洗操作，如特征缩放、标准化、归一化等。本文将介绍Python中一个常用的数据预处理工具——sklearn.preprocessing.scale。

sklearn.preprocessing.scale概述

sklearn.preprocessing.scale是scikit-learn库中的一个数据预处理工具，用于对数据进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理方法，其目的是通过对数据进行线性变换，使得数据集的均值为0，方差为1。标准化后的数据具有统计学上的特性，可以更好地适应许多机器学习算法的前提假设。

sklearn.preprocessing.scale函数的语法如下：

from sklearn.preprocessing import scale

# X为待标准化的数据
X_scaled = scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True)

参数说明：

• X：需要进行标准化的数据。
• axis：默认为0，表示按列进行标准化；如果为1，则表示按行进行标准化。
• with_mean：默认为True，表示将数据进行均值中心化。
• with_std：默认为True，表示将数据进行方差归一化。
• copy：默认为True，表示对输入数据进行拷贝，不改变原始数据。

下面将通过几个示例演示如何使用sklearn.preprocessing.scale进行数据标准化的操作。

示例1：数据标准化

假设有一个包含3个特征的数据集X：

import numpy as np

# 创建数据集
X = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

print("原始数据集：")
print(X)

使用scale函数对数据集进行标准化：

from sklearn.preprocessing import scale

# 标准化数据集
X_scaled = scale(X)

print("标准化后的数据集：")
print(X_scaled)

运行结果如下：

原始数据集：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

标准化后的数据集：
[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]