sklearn中的规范化器介绍

在机器学习领域中，数据的预处理是非常重要的一部分。其中，规范化器是一种用于调整数据范围、缩放数据大小并使其更适于模型输入的工具。在sklearn中，我们集成了多个不同的规范化器，本文就为大家介绍一下。

1. MinMaxScaler

MinMaxScaler 是一种旨在将数据缩放到指定范围内的规范化器。其基本思想是通过减去最小值并除以范围（最大值减最小值）来将数据缩放到正确的大小。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

其中，feature_range是一个元组，用于指定缩放后数据的范围。

2. StandardScaler

StandardScaler 可以将数据缩放至零均值和单位方差。这种规范化器被广泛用于需要标准化输入数据的算法，如线性回归、逻辑回归和支持向量机。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

3. RobustScaler

RobustScaler 是另一种缩放数据的方法，它与StandardScaler类似，但使用更强大的统计方法而不是平均值和方差来进行缩放，因此可以更好地处理离群值。

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

scaler = RobustScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

4. MaxAbsScaler

MaxAbsScaler 可以将数据缩放到[-1,1]之间，并通过除以每个特征的最大值来实现。它对于在通过特征对称性的假设以及未基于零中心的数据（例如生物数据）时进行规范化非常有用。

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler

scaler = MaxAbsScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

5. QuantileTransformer

QuantileTransformer 将数据分布归一化，并使输出具有类似正态分布的特性。

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer

scaler = QuantileTransformer()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

6. PowerTransformer

PowerTransformer 可以对输入数据进行幂变换，以使其接近正态分布。此规范化器利用Box-Cox变换或Yeo-Johnson变换。

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

scaler = PowerTransformer(method='yeo-johnson')
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

总结

在本文中，我们介绍了6种在sklearn中常用的规范化器。使用这些规范化器可以使模型获得更好的性能，并且在调试机器学习模型时非常有用。在这里，我们提供了每种规范化器的基本语法和简单示例。