API解析------------特征工程标准化StandardScaler()函数

最新推荐文章于 2025-06-10 21:29:30 发布
最新推荐文章于 2025-06-10 21:29:30 发布
阅读量1.7w 收藏 65
点赞数 15
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： API解析 文章标签： 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/data_curd/article/details/112556315
博客介绍了sklearn包下的StandardScaler()函数，该类用于处理数据归一化和标准化。同时解释了调用fit_transform()与transform()的区别，fit()是求训练集的均值、方差等属性，transform()则是在fit基础上进行标准化等操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

StandardScaler()函数是sklearn包下的，所以每次使用要调用sklearn包。
StandardScaler类是处理数据归一化和标准化。
在这里插入图片描述
在处理数据时经常会出现这中代码：

transfer = StandardScaler()
x_train=transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

先解释下调用fit_transform()与调用transform()的区别

fit_trainfrom方法时trainfrom和fit方法的结合，其意思是找出x_train的均值和方差，并应用到x_train上
而下来调用trainform就直接用x_train求出来的方差和均值就行了。

fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.
解释：简单来说，就是求得训练集X的均值，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。
transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.
解释：在fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）。

standardScaler() 标准化
Jiashilin
06-07 2万+
一般来说,使用隐藏层神经元数量逐层减少,通常在步骤中每层除以2, #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Jia ShiLin ''' 一般来说,使用隐藏层神经元数量逐层减少,通常在步骤中每层除以2, ''' import numpy as np import pandas as pd import matplotli...
一文讲透Python机器学习特征工程中的特征标准化
m0_72274883的博客
11-26 2603
在Python中，可通过scikit-learn模块中的StandardScaler()函数实现对特征的标准化处理。StandardScaler()函数处理的数据对象同样是每一列，也就是每一维特征。StandardScaler()函数通过去除平均值和缩放到单位方差来标准化特征，将样本特征值转换为标准正态分布，因此该方法也被称为Z-score方法，也是默认的数据标准化处理方法。
sklearn中StandardScaler()
qq_47175528的博客
12-03 2万+
一、数学公式： 1.均值、去均值： (1) 均值： 对每个特征求均值,即对每列求均值。 import numpy as np data = np.array([[1, 2], [4, 3]]) print('数组为：\n', data) mean = data.mean(axis=0) print('均值为：\n', mean) # 结果为 数组为： [[1 2] [4 3]] 均值为： [2.5 2.5] （2） 去均值： 每个特征的值减去对应特征的均值。 move_m
三种数据标准化方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
swilder__218的博客
05-13 938
在数据预处理中，标准化是常见的步骤，常用的方法包括StandardScaler、MinMaxScaler和RobustScaler。StandardScaler通过减去均值并除以标准差进行标准化，适用于正态分布数据，但对异常值敏感。MinMaxScaler将数据缩放到固定范围（如[0,1]），适用于需要固定范围的场景，但对异常值同样敏感。RobustScaler基于中位数和四分位距进行标准化，对异常值不敏感，适用于非正态分布或含异常值的数据。选择标准化方法时，需根据数据特性和模型需求进行权衡：正态分布且无异
sklearn 数据预处理1: StandardScaler
热门推荐
一遍看不懂，我就再看一遍
11-16 10万+
StandardScaler作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。 【注：】 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。 “Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might beha
StandardScaler函数用法
qq_25368751的博客
07-06 7365
StandardScaler()` 是来自 `sklearn.preprocessing` 模块的一个类，其作用是进行特征缩放，使得所有特征的均值为 0，标准差为 1。如果你想要在计算均值和标准差的同时进行缩放，可以使用 `fit_transform` 函数，或者在调用 `fit` 函数后，再调用 `transform` 函数。- `fit` 函数用来计算数据的均值和标准差，为之后的缩放做准备。在调用 `fit` 函数后，`StandardScaler()` 对象会保存计算得到的均值和标准差。
python 中数组标准化函数StandardScaler
qaz57301的博客
05-22 7474
Python中StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() x = sc.fit_transform(x) 一: 数组x标准化公式 为数组，为数组x的平均值，为数组x的标准差，则标准化的公式为： import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler().
StandarScaler
小小笛的博客
09-18 2106
数据在前处理的时候，经常会涉及到数据标准化。将现有的数据通过某种关系，映射到某一空间内。常用的标准化方式是,减去平均值，然后通过标准差映射到均至为0的空间内。系统会记录每个输入参数的平均数和标准差，以便数据可以还原。 很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差。 StandardScaler能够轻松的实现上述功能。 定义： sc = StandarScaler(cop...
Scikit-learn全景图：六大核心模块与统一API设计详解（一）
weixin_69882801的博客
02-19 895
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;监督学习无监督学习模型选择数据预处理分类回归聚类降维交叉验证超参数优化标准化缺失值处理Scikit-learn基于NumPy和SciPy构建，采用模块化设计架构。上图展示了库的核心组件及其相互关系，各模块通过统一的API接口实现无缝协作。Scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，提供了高效的算法实现和简洁的API设计。
解锁Scikit-learn在量化价值投资领域的潜力
最新发布
2501_92132293的博客
06-10 957
随着金融市场的复杂化，传统价值投资依赖人工分析的模式面临效率瓶颈。本文旨在构建一套基于Scikit-learn的量化价值投资框架，将本杰明·格雷厄姆的价值投资理论转化为可量化的机器学习模型，实现从股票筛选到组合优化的自动化。内容覆盖技术原理、算法实现、实战案例及行业应用，适用于具备Python基础和金融常识的读者。核心概念：解析价值投资与机器学习的融合逻辑技术实现：从数据处理到模型训练的完整技术栈实战案例：基于A股市场的价值股筛选策略开发应用扩展：工具资源与行业趋势分析价值投资。
Scikit-Learn线性回归(六)
Java/Python大数据随笔
01-09 765
由于惩罚项是关于回归系数ω的绝对值之和，因此惩罚项在零点处是不可导的，导致其代价函数不是处处可导的，所以就没办法通过直接求导的方式来直接得到解析解ω，类似于应用在岭回归上的最小二乘法在此失效。但不同的是，Lasso回归针对不同的自变量，会使其收敛的速度不一样。坐标轴下降法与梯度下降法类似，都属于迭代算法，不同的是，坐标轴下降法是是沿着坐标轴（维度）下降，而梯度下降法是沿着梯度的负方向下降。相比于岭回归模型的抛物面（圆面），L1正则化项的正四边形顶点更容易与损失函数的同心圆相交，更能起到特征选择的效果。
Scikit-Learn线性回归(四)
Java/Python大数据随笔
01-02 1343
在第一篇文章Scikit-Learn线性回归(一)L∑i1myi−fxi2Li1∑m​yi​−fxi​2回忆一下，损失函数主要用于评估模型拟合的好坏，损失函数衡量了我们构造的模型的预测值与真实值的差异，因此，我们希望我们的预测结果与真实值的差异越小越好。也就是我们希望损失函数取得最小值损失函数取得最小值是我们构建模型的本质要求，求解模型的特征向量ω\omegaω是我们构建模型的核心问题minω∣∣Y−Xω∣∣22mi。
flink-1.7-中文文档.pdf
10-30
- **StandardScaler**：实现标准化缩放。 - **AlternatingLeastSquares**：提供交替最小二乘算法。 - **SVM using CoCoA**：使用CoCoA框架训练支持向量机模型。 - **最佳实践**：分享使用Flink ML的最佳实践。 ...
机器学习之数据预处理——StandardScaler
执的博客
09-12 4987
文章目录前言一、手工生成数据二、使用步骤1.引入库2.对数据进行预处理3.结果分析： 前言 数据预处理是机器学习中常用的处理数据的方法，这样能够让模型的训练速度得到质的提升，本文将为大家展现常用的几种数据预处理方法。 一、手工生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs X,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random.
数据标准化—— StandardScaler
m0_74754384的博客
12-14 590
数据标准化
standardscaler函数_这样拟合正弦函数你会吗
weixin_39517797的博客
12-08 791
为了加深大家对深度学习这一概念的理解，尤其是对深度（多层神经网络） 两个字的认识，笔者在本篇文章中将会通过一个拟合正弦函数例子再次介绍“深度”这一概念。但巧妇难为无米之炊，所以接下来笔者首先会以线性回归的实现为例，来简单介绍一下Pytorch；然后再来实现对正弦函数的拟合。1 动手实现线性回归 1.1 深度学习框架在前面介绍《跟我一起深度学习》这个专栏时我们就说到后面会使用Pytorch这个框架来...
利用StandardScaler 进行数据标准化
yigeng3663的博客
05-27 5960
from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]] print(data) scaler = StandardScaler() print(scaler.fit_transform(data)) 运用实例
sklearn.preprocessing.StandardScalar函数
weixin_49346755的博客
05-31 2259
函数说明 StandardScaler函数用于标准化数据，使数据每一个特征的均值为0，方差为1。也就是说，该函数用于使数据的分布变成标准正态分布。转换函数为：x∗=x−μσx^*=\dfrac{x-\mu}{\sigma}x∗=σx−μ​。注意，这里只是针对每一个特征维度来做的，而不是针对整个样本。结果返回一个StandardScaler对象。该对象有以下几个常用的方法：1、fit(X, y=None, sample_weight=None)：计算输入数据的样本均值、方差。 2、transform(X, c
机器学习 —— Sklearn包中StandardScaler()、transform(）、fit()的详细介绍
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
07-18 8010
机器学习 —— Sklearn包中StandardScaler()、transform(）、fit()的详细介绍。数据标准化
scikit-learn有多少个函数
03-09
<think>好的，我现在需要回答用户的问题：“scikit-learn有多少个函数”。首先，我要理解用户的需求。用户可能对scikit-learn库的规模感兴趣，或者想知道其功能覆盖范围，以便评估是否适合他们的项目。 接下来，我需要回忆关于scikit-learn的知识。scikit-learn是Python中一个流行的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类等算法，以及数据预处理、模型评估的工具。关于函数的数量，可能没有一个确切的数字，因为不同版本会有增减，而且统计方式也可能不同（例如是否包括私有函数、不同模块的函数等）。 我应该先查阅官方文档或可靠来源来获取准确信息。可能需要访问scikit-learn的GitHub仓库或文档，查看其模块结构和函数列表。但考虑到时间限制，可能需要依靠已有的知识或快速查找。 需要注意的是，统计函数数量时，可能要考虑公共API中的函数，而不包括内部使用的私有函数。此外，scikit-learn不仅有函数，还有类和方法，用户可能混淆了这些概念。比如，许多功能是通过类（如 estimators）实现的，用户需要调用类的方法（如fit、predict），而不仅仅是函数。 另外，版本不同可能导致数量变化。比如，最新版本可能新增或废弃了一些函数。因此，回答时需要说明版本信息，并指出数量会随版本更新而变化。 可能的步骤： 1. 确认scikit-learn的结构，分为哪些模块（如preprocessing, model_selection, svm等）。 2. 每个模块中导出（公共）的函数数量。 3. 累加这些数量，得到总函数数。 4. 考虑不同版本差异，给出大致的范围。 5. 提醒用户除了函数外，还有类和方法的存在。 但实际操作中，手动统计每个模块的函数数比较困难，可能需要参考文档中的API列表或使用代码自动统计。例如，使用Python的dir()函数或inspect模块来遍历公共函数，但需要排除私有方法和类。 例如，可以通过以下步骤估算： - 导入scikit-learn - 使用dir()获取所有公共属性 - 过滤出函数类型 - 统计数量 但需要注意，这可能会包含重复或非用户直接使用的函数。此外，不同子模块需要分别处理。 此外，考虑到用户可能实际关心的是可用的工具数量，而不仅仅是函数，可能需要解释scikit-learn的组成，包括估计器、转换器、工具函数等。 总结可能的回答结构： 1. 说明函数数量难以精确统计，因版本和统计方式而异。 2. 提供大致的估计（如主要模块的公共函数数量总和）。 3. 提到除了函数外，还有大量类和方法的可用性。 4. 建议查看官方API文档获取最新信息。 5. 举例说明常用函数和类，以帮助用户理解库的规模。 需要验证当前版本（如1.4.x）的大致数量。假设通过文档或社区讨论得知，公共API中的函数大约有200-300个左右，但需要确认。 同时，需要指出用户可能需要更关注核心功能和模块，而非绝对数量，因为库的设计强调一致性和易用性，而非函数数量。 最后，确保回答清晰，结构合理，帮助用户理解scikit-learn的规模，并指导他们如何查找详细信息。</think>### **scikit-learn 的函数数量解析** scikit-learn 是 Python 中广泛使用的机器学习库，其功能涵盖数据预处理、模型训练、评估等全流程。关于“有多少个函数”的问题，需结合以下角度分析： --- ### **1. 统计范围的复杂性** - **公共 API vs 内部函数**： scikit-learn 的公共 API（用户直接调用的接口）包含大量函数、类和工具，但内部实现可能包含未公开的私有函数。 - **版本差异**： 不同版本会新增或弃用函数（例如 1.4 版与旧版差异）。 - **统计对象**： 除独立函数外，库中更多功能通过**类**（如 `RandomForestClassifier`）及其方法（如 `fit()`, `predict()`）实现。 --- ### **2. 大致估算（以 1.4.x 版本为例）** - **核心模块函数量级**： - **预处理**（`sklearn.preprocessing`）：约 50+ 函数（如 `StandardScaler`, `OneHotEncoder`）。 - **模型选择**（`sklearn.model_selection`）：约 30+ 函数（如 `train_test_split`, `cross_val_score`）。 - **指标评估**（`sklearn.metrics`）：约 100+ 函数（如 `accuracy_score`, `roc_auc_score`）。 - **工具类函数**（如 `sklearn.utils`）：约 50+ 辅助函数。 **总计公共函数约 200-300 个**（未包含类方法）。 - **类与方法的规模**： 核心功能依赖类实现，例如： - 估计器（Estimators）：如 `LinearRegression`, `SVM` 等约 50+ 类。 - 转换器（Transformers）：如 `PCA`, `PolynomialFeatures` 等约 30+ 类。 每个类平均提供 5-10 个方法（如 `fit`, `predict`, `transform`），**总方法数超 500 个**。 --- ### **3. 如何获取准确信息？** - **官方 API 文档**： 访问 [scikit-learn 官方文档](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html)，查看所有公共函数和类的列表。 - **代码统计（示例）**： 使用 Python 动态导入并统计函数（需安装 scikit-learn）： ```python import inspect from sklearn import preprocessing, model_selection, metrics # 统计模块中的公共函数 def count_functions(module): return [name for name in dir(module) if inspect.isfunction(getattr(module, name)) and not name.startswith('_')] print("预处理模块函数数:", len(count_functions(preprocessing))) # 示例输出: 52 ``` --- ### **4. 用户需关注的核心内容** scikit-learn 的设计强调**接口一致性**而非单纯数量。关键学习路径包括： 1. **数据预处理**（标准化、编码、缺失值处理）。 2. **模型训练**（分类、回归、聚类算法）。 3. **评估与调参**（交叉验证、超参数优化）。 例如： - 常用函数：`train_test_split()`, `confusion_matrix()`。 - 常用类：`RandomForestClassifier()`, `GridSearchCV()`。 --- ### **总结** - **函数数量**：公共 API 中独立函数约 **200-300 个**，具体因版本而异。 - **功能规模**：若包含类和方法，总接口数远超 1000 个，但核心高频使用的约 20%。 - **建议**：优先掌握关键模块（如预处理、模型选择、评估）和常用类（如 `Pipeline`, `GridSearchCV`），而非追求全面统计。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值