1 特征预处理API

sklearn.preprocessing

1.1 归一化

定义：

通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间

公式：

mx : 指定范围的最大值

mi: 指定范围的最小值

API

• sklearn.preprocessing.MinMaxScaler (feature_range=(0,1)… )
  • MinMaxScalar.fit_transform(X)
    • X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
  • 返回值：转换后的形状相同的array

案例分析：

我们对以下数据进行运算，在dating.txt中。保存的就是之前的约会对象数据

milage,Liters,Consumtime,target
40920,8.326976,0.953952,3
14488,7.153469,1.673904,2
26052,1.441871,0.805124,1
75136,13.147394,0.428964,1
38344,1.669788,0.134296,1

• 分析

1、实例化MinMaxScalar

2、通过fit_transform转换

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def minmax_demo():
    """
    归一化演示
    :return: None
    """
    data = pd.read_csv("./test.csv")
    print(data)
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data[['milage', 'Liters', 'Consumtime']])
    print("最小值最大值归一化处理的结果：\n", data)

    return None


# 归一化
minmax_demo()

返回结果：

     milage     Liters  Consumtime  target
0     40920   8.326976    0.953952       3
1     14488   7.153469    1.673904       2
2     26052   1.441871    0.805124       1
3     75136  13.147394    0.428964       1
..      ...        ...         ...     ...
998   48111   9.134528    0.728045       3
999   43757   7.882601    1.332446       3

[1000 rows x 4 columns]
最小值最大值归一化处理的结果：
 [[ 2.44832535  2.39805139  2.56233353]
 [ 2.15873259  2.34195467  2.98724416]
 [ 2.28542943  2.06892523  2.47449629]
 ..., 
 [ 2.29115949  2.50910294  2.51079493]
 [ 2.52711097  2.43665451  2.4290048 ]
 [ 2.47940793  2.3768091   2.78571804]]

归一化总结：

注意最大值最小值是变化的，另外，最大值与最小值非常容易受异常点影响，所以这种方法鲁棒性较差，只适合传统精确小数据场景。

1.2 标准化

定义：

通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0,标准差为1范围内

公式：

• 对于归一化来说：如果出现异常点，影响了最大值和最小值，那么结果显然会发生改变
• 对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大，从而方差改变较小。

**API: **

• sklearn.preprocessing.StandardScaler( )
  • 处理之后每列来说所有数据都聚集在均值0附近标准差差为1
  • StandardScaler.fit_transform(X)
    • X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
  • 返回值：转换后的形状相同的array

案例分析：

• 分析

1、实例化StandardScaler

2、通过fit_transform转换

def stand_demo():
    """
    标准化演示
    :return: None
    """
    data = pd.read_csv("./test.csv")
    print(data)
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = StandardScaler()
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data[['milage', 'Liters', 'Consumtime']])
    print("标准化的结果:\n", data)
    print("每一列特征的平均值：\n", transfer.mean_)
    print("每一列特征的方差：\n", transfer.var_)

    return None

stand_demo()

返回结果：

   milage     Liters  Consumtime  target
0   40920   8.326976    0.953952       3
1   14488   7.153469    1.673904       2
2   26052   1.441871    0.805124       1
3   75136  13.147394    0.428964       1
4   38344   1.669788    0.134296       1
标准化的结果:
 [[ 0.0947602   0.44990013  0.29573441]
 [-1.20166916  0.18312874  1.67200507]
 [-0.63448132 -1.11527928  0.01123265]
 [ 1.77297701  1.54571769 -0.70784025]
 [-0.03158673 -1.06346729 -1.27113187]]
每一列特征的平均值：
 [3.8988000e+04 6.3478996e+00 7.9924800e-01]
每一列特征的方差：
 [4.15683072e+08 1.93505309e+01 2.73652475e-01]

标准化总结:

在已有样本足够多的情况下比较稳定，适合现代嘈杂大数据场景。