21、数据缩放、加权与周期性分析

数据缩放、加权与周期性分析

在数据处理和机器学习领域，数据缩放、因子与样本加权以及周期性分析是非常重要的技术。这些技术能够帮助我们更好地处理数据，提高模型的性能和准确性。下面将详细介绍这些技术的原理、实现方法以及应用场景。

1. 数据缩放技术

数据缩放是数据预处理的重要步骤，它可以将不同特征的数据统一到相同的数值范围内，从而提高模型的性能。常见的数据缩放技术包括最小 - 最大缩放、标准化缩放、鲁棒缩放和分位数变换。

1.1 最小 - 最大缩放（Min - Max Scaling）

最小 - 最大缩放将数据缩放到 [0, 1] 的范围内。其原理是先找到原始特征的最小值，然后将所有值减去该最小值，使数据向零偏移，最后将所有值除以偏移后的最大值。具体实现步骤如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 
X_new = MinMaxScaler().fit_transform(X) 
X_train, X_test, y_train, y_test = ( 
    train_test_split(X_new, y, random_state=1)) 
knn2 = KNeighborsRegressor() 
knn2.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test) 

在上述代码中，我们使用 MinMaxScaler 对特征进行缩放，并使用 K 近邻回归模型进行训练和评估。

我们也可以手动实现最小 - 最大缩