机器学习的第一步：数据预处理

背景

所谓的机器学习，目前还是基于统计的，有监督的。所以数据的预处理则显得尤其重要。
今天我们利用sklearn的preprocess来进行数据的预处理。

以前写过一篇关于特征缩放的，其实本质也是特征预处理，使得标准化。

这里主要是巩固，同时结合sklearn里的代码来实操。

预处理之： 标准化z-score

方法

$$x^{\prime }=\frac{x-\mu }{\sigma }$$
翻译公式为：(x-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。

意义

将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。

实战

import sklearn.preprocessing as preprocessor
scaler = preprocessor.StandardScaler()
z_x = scaler.fit_transform(x) #标准化
print(z_x)
print("mean:",z_x.mean(axis=0))
print("std:",z_x.std(axis=0))

预处理之：归一化

方法

就是把属性缩放到0-1之间。
$$x^{\prime }$$