StandardScaler sklearn 获取参数规范化

在机器学习中，数据集的不同特征往往具有不同的值域和度量单位。这种不同的度量单位可能会对模型产生误导，因此我们需要对数据进行规范化处理。 StandardScaler是一个用于对数值型数据进行标准化的类，它可以将特征值按照指定均值和方差进行缩放，使其满足标准正态分布。在sklearn库中提供了StandardScaler类，可以非常方便地对数据集进行规范化处理。

使用方法

1. 导入StandardScaler:

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   

2. 创建StandardScaler对象:

   scaler = StandardScaler()
   

3. 调用fit_transform方法对数据进行规范化：

   X_train = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test = scaler.transform(X_test)
   

   • fit_transform方法会分别计算训练集和测试集的均值和方差，并对它们进行标准化。
   • transform方法只是对测试集进行标准化，使用的是已经计算好的均值和方差。

4. 将规范化后的数据用于模型的训练和预测。

示例代码

以下是一个示例代码，用于对数据集进行规范化处理：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y)

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对训练集和测试集进行规范化
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
acc = model.score(X_test, y_test)
print(f"Test Accuracy: {acc:.2f}")

总结

StandardScaler是一个非常有用的数据预处理方法，它可以帮助我们对数据集进行规范化处理，避免数据的度量单位对模型产生影响。我们可以很方便地使用sklearn库中的StandardScaler类来进行数据规范化处理。