Python 进行特征缩放的方法

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本文介绍如何利用sklearn库中的StandardScaler进行数据标准化，通过计算数据集的平均值和标准差，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布，以提高机器学习模型的训练效率。

我们调用from sklearn.preprocessing 中的StandardScaler
公式为 (x-平均值)/标准差

>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
>>> scaler
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

>>> scaler.mean_                                      
array([1. ..., 0. ..., 0.33...])

>>> scaler.scale_                                       
array([0.81..., 0.81..., 1.24...])

>>> scaler.transform(X_train)                           
array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
       [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
       [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])