sklearn標準化的綜合解析

一、sklearn標準化概述

sklearn的標準化是指將數據轉化為0均值、單位方差的過程，使數據滿足正態分布，有利於訓練模型。該過程可以使用sklearn.preprocessing庫中的StandardScaler類實現。下面我們對這個類進行詳細解析。

二、StandardScaler的主要參數

StandardScaler類中的主要參數有兩個，分別是with_mean和with_std。其中with_mean用來控制是否將數據集中到0均值，with_std則是控制是否將數據按照標準差單位化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 僅將數據集中到0均值
scaler1 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=False) 
# 將數據標準化，即將數據集中到0均值，然後按照標準差單位化
scaler2 = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True) 

三、數據處理流程

在使用StandardScaler對數據進行標準化時，應該了解到其標準化的處理流程。一般情況下，標準化的數據處理流程包括三個步驟：

1、準備原始數據

在使用StandardScaler對數據進行標準化時，首先需要準備原始數據。如下代碼所示，構造一個包含6條樣本和3個特徵的數據集：

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、對原始數據進行標準化處理

使用StandardScaler對數據進行標準化處理，轉化成符合正態分布的數據，下面代碼實現對數據的標準化：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3、獲取標準差和均值

最後，可以通過StandardScaler獲取處理後的均值和標準差：

mean = scaler.mean_
std = scaler.scale_

四、使用StandardScaler標準化實例

下面是StandardScaler標準化實例，首先進行導包操作，使用make_blobs函數生成隨機數據集：

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、試驗結果分析

從實驗結果來看，數據標準化後，數據集中在(0, 0)周圍，呈現出正態分布的形態，相比於原始數據更利於模型的訓練和提高模型的精度。

總結

本篇文章主要對sklearn標準化的原理、StandardScaler類的主要參數、數據處理流程以及使用StandardScaler標準化實例進行了詳細闡述，並且給出了實驗結果分析。通過對本文的闡述，相信讀者對sklearn標準化有了更加深入的理解，能夠在實際應用中更好地運用其功能。