数据标准预处理合集

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数据获取①归一化 MinMaxScaler

1.1默认调用1.2了解相关属性/参数 ②正则化 Normalizer

2.1默认调用2.2相关属性/参数 ③标准化

3.1默认调用 3.2相关属性/参数④二值化

4.1默认调用 4.2相关属性/参数 数据获取

以鸢尾数据为例，首先加载数据集。

from sklearn.datasets import load_irisdataset = load_iris()# print(dataset)X = dataset.datay = dataset.target

可以下查看下数据基本特征

print(X)

print(y)

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①归一化 MinMaxScaler 1.1默认调用

from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerX_transformed = MinMaxScaler().fit_transform(X)print(X_transformed)

程序执行结果：

1.2了解相关属性/参数

实例化MinMaxScaler()时可传入相关属性

MinMaxScaler(self, feature_range=(0, 1), *, copy=True, clip=False)

feature_range默认为元组(0,1)，表示特征值范围copy默认为True，表示不改变原X，该为False后原X被改变。clip不知道是啥属性，一般应该也用不上，知道的大佬可以在评论区补充。

示例

from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerMinMaxScaler(feature_range=(0, 0.5), copy=False).fit_transform(X)print(X)

程序执行结果：

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②正则化 Normalizer 2.1默认调用

from sklearn.preprocessing import NormalizerX_transformed = Normalizer().fit_transform(X)print(X_transformed)

程序执行结果：

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2.2相关属性/参数

(self, norm=‘l2’, *, copy=True)

norm默认为’l2’（是字母l不是数字1）。可以取的值有"l1"，“l2”，“max”。

'l2’表示，变换方式为，每个特征值，转换为该特征值的平方，占该该样本所有特征值的平方之比。
即
X i ′ = X i 2 ∑ X i 2 displaystyle X_i'=frac{{X_i}^2}{sum {X_i}^2} Xi′​=∑Xi​2Xi​2​

'l1’表示，变换方式为，每个特征值，转换为 其占该样本每个特征值的绝对值之和之比。

'max’表示，变换方式为，各个特征值除以样本中特征值最大的值。

copy同上，即是否复制。默认为True表示复制，复制就不更改原数据集。

from sklearn.preprocessing import NormalizerX_transformed = Normalizer(norm='l1').fit_transform(X)print(X_transformed)

程序执行结果：

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③标准化 3.1默认调用

from sklearn.preprocessing import StandardScalerX_transformed = StandardScaler().fit_transform()print(X_transformed)

程序执行结果：

3.2相关属性/参数

StandardScaler(self, *, copy=True, with_mean=True, with_std=True)

with_mean 考虑均值with_std 考虑标准差copy 是否复制（同上）

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④二值化 4.1默认调用

阈值默认为0，即大于0的数据转换为1，小于0的数据都转换为0。

from sklearn.preprocessing import BinarizerX_transformed = Binarizer().fit_transform(X)print(X_transformed)

程序执行结果：

4.2相关属性/参数

(self, *, threshold=0.0, copy=True)

threshold 阈值copy 是否复制（同上）

from sklearn.preprocessing import BinarizerX_transformed = Binarizer(threshold=3).fit_transform(X)print(X_transformed)

程序执行结果：