Python | 如何以及在哪里应用特征缩放归一化

介绍

特征缩放是机器学习中一个重要的预处理步骤。当我们在处理数值型数据时，不同的特征往往具有不同的值域范围，这会导致在训练机器学习模型时，一些特征会被赋予更高的权重，从而影响模型的训练结果。为了解决这个问题，我们可以对特征进行缩放，使得它们的值在同一个范围内，这就是特征缩放的作用。本篇文章将介绍如何使用Python实现特征缩放。

特征缩放的方法

目前常用的特征缩放方法有两种：min-max缩放和标准化。

min-max缩放将特征缩放到一个给定的最小值和最大值之间，首先将每个特征的最小值设为0，最大值设为1，然后利用以下公式进行缩放：

$$x'=\dfrac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$

标准化通过将特征缩放为均值为0，标准差为1的分布来对特征进行缩放。标准化的公式为：

$$x'=\dfrac{x-\mu}{\sigma}$$

其中，$\mu$为该特征的均值，$\sigma$为该特征的标准差。

特征缩放的应用

特征缩放通常用于以下情况：

• 当不同的特征具有不同的值域时，可以使用特征缩放方法使得它们的值在同一个范围内。
• 当训练机器学习模型时，可以使用特征缩放方法对特征进行标准化，以便保证模型能够更加稳定地进行训练。

在Python中应用特征缩放

在Python中，我们可以使用sklearn库的preprocessing模块来进行特征缩放。具体来说，sklearn库提供了两个类，分别是MinMaxScaler和StandardScaler，可以用于实现min-max缩放和标准化。

接下来我们将通过一个例子来介绍如何使用sklearn库进行特征缩放。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({
    'age': [21, 26, 35, 32, 43],
    'income': [3000, 5000, 7000, 4000, 8000]
})

# 创建MinMaxScaler对象
min_max_scaler = MinMaxScaler()

# 将数据进行min-max缩放
df_min_max_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df)

# 创建StandardScaler对象
standard_scaler = StandardScaler()

# 将数据进行标准化
df_standard_scaled = standard_scaler.fit_transform(df)

print('原始数据集:', df)
print('min-max缩放后的数据集:', df_min_max_scaled)
print('标准化后的数据集:', df_standard_scaled)

代码执行后的输出结果如下：

原始数据集:    age  income
0   21    3000
1   26    5000
2   35    7000
3   32    4000
4   43    8000
min-max缩放后的数据集: [[0.         0.        ]
 [0.25       0.33333333]
 [0.8        0.66666667]
 [0.625      0.16666667]
 [1.         1.        ]]
标准化后的数据集: [[-1.41273137 -1.25656281]
 [-0.84858338 -0.28034248]
 [ 0.07600262  0.69587785]
 [-0.12888238 -0.88045264]
 [ 1.31319451  1.72147908]]

总结

本篇文章介绍了特征缩放的概念、方法以及应用，并且演示了如何使用Python中的sklearn库进行特征缩放。在实际的机器学习任务中，特征缩放是一个非常重要的预处理步骤，需要程序员们在实现机器学习模型之前，充分考虑特征缩放的问题。