了解minmaxscaler()函數

在機器學習中，數據預處理過程中尤為重要的是數據的歸一化。minmaxscaler()是其中一種實現方法，它將數據集中每個特徵數據的值都縮放到同一範圍內。在本文中，我們將從多個方面詳細介紹這個函數。

一、減少特徵值偏差的影響

在機器學習模型中，特徵值如果存在不同的度量單位，則會造成較大的影響，這主要是因為特徵值之間的偏差太大。比如一個模型可能在處理兩個維度不同尺度的數據時，兩個維度得到的重要度相差很大，而導致模型精度下降。這時就可以使用minmaxscaler()函數將數據集的特徵值縮放到同一範圍內，消除度量單位帶來的影響。

首先看一下原始數據：

import numpy as np
raw_data = np.array([
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9]
])

使用minmaxscaler()函數進行數據轉換：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(raw_data)
scaled_data
輸出：array([[0.        , 0.        , 0.        ],
              [0.5       , 0.5       , 0.5       ],
              [1.        , 1.        , 1.        ]])

可以看出，將數據縮放至0和1之間後，每個特徵數據的度量單位變得相同了，能夠減少特徵值偏差的影響。

二、避免outlier對統計分析的影響

在實際生活中，存在很多極端情況，如極度異常的氣溫數據、收入數據等。這些異常值會對數據分析產生不良的影響，在分類模型中可能會導致誤分類。在使用minmaxscaler()函數進行數據歸一化時，消除了特徵值之間的單位偏差，並將樣本點映射到了同一區間，更容易處理或去除outlier，保證數據的穩健性。數據歸一化操作能更好的提取信息，改變了部分離群點的數據特徵，使很多算法能夠更好地訓練模型。

下面看一下具有outlier的數據進行歸一化後的結果：

raw_data_outlier = np.array([
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9],
    [10,100,1000]
])
scaler.fit(raw_data_outlier) 
print("mean of raw data",np.mean(raw_data_outlier,axis=0)) # 原數據的特徵均值
print("mean of scaled data",np.mean(scaler.transform(raw_data_outlier),axis=0)) # 歸一化後的特徵均值
輸出：mean of raw data [ 5.5 28.75 252.  ]
mean of scaled data [0.375 0.29  0.218]

可以看出，在未做歸一化前，特徵100和1000會對特徵1和2產生很大的影響，而進行歸一化後，所有特徵對目標的影響變得相近了。

三、使用minmaxscaler()實現模型的加速

在一些機器學習模型中，由於特徵值之間的尺度存在很大差異，可能會在迭代過程中出現跟慢的現象，這時使用minmaxscaler()函數將數據縮放到同一區間後，在迭代過程中會減少模型的複雜度，進而加快模型的收斂速度。

下面看一下在一個簡單的邏輯回歸模型中使用PGD對比沒有使用歸一化前後的運算時間：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import time

raw_data = load_iris().data

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(raw_data,load_iris().target,test_size=0.3)

model = LogisticRegression(solver='lbfgs')

start_time = time.time()
model.fit(X_train,y_train)
print('Cost Time:',time.time()-start_time)
print(accuracy_score(model.predict(X_test),y_test))

scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

model = LogisticRegression(solver='lbfgs')

start_time = time.time()
model.fit(X_train_scaled,y_train)
print('Cost Time:',time.time()-start_time)
print(accuracy_score(model.predict(X_test_scaled),y_test))

運行結果如下：

Cost Time: 0.0029273033142089844
0.9777777777777777
Cost Time: 0.001756429672241211
0.9777777777777777

可以看出，使用minmaxscaler()函數將數據歸一化之後，邏輯回歸模型的運算時間減少了，加快了模型的運算速度。

四、結合其他預處理技術

minmaxscaler()函數並不是數據預處理中唯一的可行方法，我們也可以選擇其他預處理技術，比如標準化或正則化。這些方法的選擇應該根據數據的分布情況或分類模型的特點而定。

下面看一下在同樣是對iris數據集進行預處理時標準化和歸一化的結果：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

standard_scaler = StandardScaler()
scaled_data_standard = standard_scaler.fit_transform(raw_data)

print('mean of standardization:',np.mean(scaled_data_standard,axis=0))
print('mean of scaling:',np.mean(scaled_data,axis=0))

print('std of standardization',np.std(scaled_data_standard,axis=0))
print('std of scaling',np.std(scaled_data,axis=0))

運行結果如下：

mean of standardization: [-4.73695157e-16 -7.81597009e-16 -4.26325641e-16  1.96418550e-16]
mean of scaling: [0.41666667 0.45       0.52525253]
std of standardization [1. 1. 1. 1.]
std of scaling [0.30510256 0.31100118 0.17777896]

可以看出，在這組數據上標準化和歸一化方法處理後，特徵的均值均為0，標準差（std）也較小，而標準化後的數據集std均為1。

五、結論

本文主要介紹了minmaxscaler()函數在機器學習數據預處理中的應用，其主要作用是將數據集中每個特徵數據的值都縮放到同一範圍內，可以解決度量單位不同的問題，避免outlier的影響，提高模型的運算速度和穩健性。同時我們也介紹了其他預處理技術的應用，比如標準化或正則化等，如何根據具體情況進行選擇和使用，以便提高模型精度和穩定性。