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Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
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数据预处理
数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。 常用的方法有两种：最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间
Z-Score标准化：将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上
提升模型精度：标准化/归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 加速模型收敛：标准化/归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。 如下图所示：
1）需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化，因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降，导致收敛路径太慢，而且不容易找到最优解，归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。比如说线性回归、逻辑回归、adaboost、xgboost、GBDT、SVM、NeuralNetwork等。需要计算距离的模型需要做归一化，比如说KNN、KMeans等。 2）概率模型、树形结构模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、随机森林。
示例数据集包含一个自变量（已购买）和三个因变量（国家，年龄和薪水），可以看出用薪水范围比年龄宽的多，如果直接将数据用于机器学习模型（比如KNN、KMeans），模型将完全有薪水主导。 #导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv('Data.csv')缺失值均值填充,处理字符型变量 df['Salary'].fillna((df['Salary'].mean()), inplace= True) df['Age'].fillna((df['Age'].mean()), inplace= True) df['Purchased'] = df['Purchased'].apply(lambda x: 0 if x=='No' else 1) df=pd.get_dummies(data=df, columns=['Country'])
最大 - 最小规范化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(df) scaled_features = scaler.transform(df) df_MinMax = pd.DataFrame(data=scaled_features, columns=["Age", "Salary","Purchased","Country_France","Country_Germany", "Country_spain"])
Z-Score标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() sc_X = sc_X.fit_transform(df) sc_X = pd.DataFrame(data=sc_X, columns=["Age", "Salary","Purchased","Country_France","Country_Germany", "Country_spain"])
可以看出归一化比标准化方法产生的标准差小，使用归一化来缩放数据，则数据将更集中在均值附近。这是由于归一化的缩放是“拍扁”统一到区间（仅由极值决定），而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的，和整体样本的分布有很大的关系。所以归一化不能很好地处理离群值，而标准化对异常值的鲁棒性强，在许多情况下，它优于归一化。 参考：https://towardsdatascience.com/data-transformation-standardisation-vs-normalisation-a47b2f38cec2
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