Python Sklearn Preprocessing Scale: 實現特徵標準化

特徵標準化（feature scaling）是指將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。在機器學習中，特徵標準化是一種常見的預處理數據的方法。這種方法可以使不同規格的數據轉換到同一規格，減少因維度造成的誤差，提升模型的精度。

一、標準化方法

常見的特徵標準化方法有兩種：

1. 標準差標準化（StandardScaler）
2. 區間縮放法（MinMaxScaler）

二、StandardScaler

StandardScaler是sklearn中的一個方法，實現特徵標準化。它可以對數據按照均值為0、方差為1進行標準化處理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 創建一個StandardScaler對象
scaler = StandardScaler()

# 使用fit_transform方法進行數據標準化
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
print(scaler.fit_transform(data))

運行結果：

array([[-1., -1.],
       [-1., -1.],
       [ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.]])

可以看出，標準化後的數據均值為0，方差為1。

三、MinMaxScaler

MinMaxScaler也是sklearn中的一個方法，實現特徵標準化。它可以對數據進行區間縮放處理，將數據落到[0, 1]的區間內。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 創建一個MinMaxScaler對象
scaler = MinMaxScaler()

# 使用fit_transform方法進行數據標準化
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
print(scaler.fit_transform(data))

運行結果：

array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])

可以看出，標準化後的數據落在[0, 1]的區間內。

四、其他注意事項

在進行特徵標準化時，還需要注意以下幾點：

1. 只對訓練數據進行標準化，測試數據不需要再次標準化。
2. 特徵標準化需要在模型訓練之前進行。
3. 標準化後的數據不能恢復到原始的數據。

總之，特徵標準化是一種常見且有效的預處理方法。在進行機器學習建模時，我們應該根據具體情況選擇合適的標準化方法，並且不要忘記注意標準化的注意事項。