一、sklearn标准化概述
sklearn的标准化是指将数据转化为0均值、单位方差的过程，使数据满足正态分布，有利于训练模型。该过程可以使用sklearn.preprocessing库中的StandardScaler类实现。下面我们对这个类进行详细解析。
二、StandardScaler的主要参数
StandardScaler类中的主要参数有两个，分别是with_mean和with_std。其中with_mean用来控制是否将数据集中到0均值，with_std则是控制是否将数据按照标准差单位化。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 仅将数据集中到0均值
scaler1 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=False)
# 将数据标准化，即将数据集中到0均值，然后按照标准差单位化
scaler2 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True)
三、数据处理流程
在使用StandardScaler对数据进行标准化时，应该了解到其标准化的处理流程。一般情况下，标准化的数据处理流程包括三个步骤：
1、准备原始数据
在使用StandardScaler对数据进行标准化时，首先需要准备原始数据。如下代码所示，构造一个包含6条样本和3个特征的数据集：
import numpy as np
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
2、对原始数据进行标准化处理
使用StandardScaler对数据进行标准化处理，转化成符合正态分布的数据，下面代码实现对数据的标准化：
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3、获取标准差和均值
最后，可以通过StandardScaler获取处理后的均值和标准差：
mean = scaler.mean_
std = scaler.scale_
四、使用StandardScaler标准化实例
下面是StandardScaler标准化实例，首先进行导包操作，使用make_blobs函数生成随机数据集：
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.title("Original Data")
plt.show()
plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y)
plt.title("Scaled Data")
plt.show()
五、试验结果分析
从实验结果来看，数据标准化后，数据集中在(0, 0)周围，呈现出正态分布的形态，相比于原始数据更利于模型的训练和提高模型的精度。
总结
本篇文章主要对sklearn标准化的原理、StandardScaler类的主要参数、数据处理流程以及使用StandardScaler标准化实例进行了详细阐述，并且给出了实验结果分析。通过对本文的阐述，相信读者对sklearn标准化有了更加深入的理解，能够在实际应用中更好地运用其功能。
原创文章，作者：UNLR，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/145455.html
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