Python Sklearn Preprocessing Scale-標準化數據，提高模型準確度

一、什麼是數據標準化？

在數據挖掘和機器學習的過程中，絕大多數模型都需要對數據進行預處理。由於不同的特徵之間很可能具有不同的尺度，這就容易對模型產生不良影響。

例如有兩個特徵 age 和 income，age 的值通常在 0-100 之間（無單位），而 income 值通常在 0-100000 之間（單位為美元）。如果不對數據進行標準化，income 的值就會有更大的影響力。

數據標準化即是對原始數據進行變換，使其變換為均值為0，標準差為1的數據分布。這也被成為歸一化處理。標準化可以減少數據之間的差異影響，提高建模精度。

二、如何使用 Python 中的 Sklearn 進行數據標準化？

Python 中的 Sklearn 庫提供了大量的數據預處理工具，其中標準化（scaling）也包含在內。使用 Sklearn 實現標準化也非常簡單，代碼如下所示：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假設 data 是一個二維數組，共有 n 個樣本
scaler = StandardScaler().fit(data)
data_scaled = scaler.transform(data)

在代碼中，我們通過導入sklearn.preprocessing中的StandardScaler類進行數據標準化。首先，初始化實例化 StandardScaler 類，根據指定的特徵數據對其進行訓練，得到每一維特徵值的均值和標準差，然後調用 transform 方法將數據標準化。

三、數據標準化的效果驗證

為了驗證數據標準化的效果，我們可以使用著名的iris數據集進行測試。iris數據集是分類問題中非常常用的數據集之一。通過比較使用歸一化前後，iris數據集上分類模型的效果，來驗證數據標準化的效果。代碼如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import datasets

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

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 歸一化前
clf = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train, y_train)
print("Before Scaling - Training set score: {:.3f}".format(clf.score(X_train, y_train)))
print("Before Scaling - Test set score: {:.3f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

# 歸一化後
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

clf_scaled = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train_scaled, y_train)
print("After Scaling - Training set score: {:.3f}".format(clf_scaled.score(X_train_scaled, y_train)))
print("After Scaling - Test set score: {:.3f}".format(clf_scaled.score(X_test_scaled, y_test)))

從上述代碼的結果可以看出，經過歸一化後，分類模型在訓練集和測試集上的效果均有提升，證明了數據標準化對於提高模型的準確度的作用。

四、總結

本篇文章介紹了使用 Sklearn 對數據進行標準化的方法，並結合 iris 數據集實現了數據標準化的效果驗證。數據標準化是機器學習建模不可或缺的一步預處理操作，在大多數情況下，數據標準化可以幫助模型更好地學習特徵，提高模型的準確度。