sklearn.preprocessing下的数据标准化（scale、MinMaxScaler）

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scale
MinMaxScaler

scale

from sklearn.preprocessing import scale

Center to the mean and component wise scale to unit variance.

很简单，用均值和标准差来进行数据标准化。（注意，这里的标准差就是样本标准差，而不是那个无偏的总体标准差）

x′=x−x^σx^{'}=\frac{x-\hat{x}}{\sigma}x′=σx−x^

其实这个标准化有的地方也叫做z-标准化。

a=[1,2]
print(scale(a))
(a-np.mean(a))/np.std(a)#也就是这个公式。

MinMaxScaler

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

a=np.arange(4).reshape(2,2)
a

tool = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
tool.fit_transform(a)

解释：

按列进行min-max标准化。可以得到第一列为0，1，第二列也为0，1。注意，min-max标准化的结果都一定是在[0,1]之间的。
由于提供了feature_range=(-1, 1)，所以需要将1中的结果先进行放缩，这里是1–1=2,所以需要放大2倍，成为(0,2)，此时区间长度和(-1,1)一样，然后向左平移即可。

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