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归一化

归一化(Normalization), 是将逐个样本缩放成单位范数(方差)的过程。归一化过程对于平方的形式，例如点积，或者量化成对样本的核函数时是有用的。Python函数normalize()提供了一种快速简单的归一化操作，主要使用L1, L2范数。

例子

模块preprocessing进一步提供了实用类Normalizer, 使用Transformer API实现相同的归一化操作。

normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X)  # fit does nothing

离散化

离散化(Discretization, or quantization or binning), 是用来分割连续变量成为若干个离散值的一种方法。One-hot编码的离散化特征使得模型更复杂，但更具可解释性。

K-bins离散

KBinsDiscretizer类将连续特征离散化成k个bins, 由函数KBinsDiscretizer()实现。

默认输出是一个One-hot编码的稀疏矩阵。对于每一个特征，fit方法计算bin数量与边长，然后定义间隔。在上例种，

特征1：[−∞,−1][-\infty, -1][−∞,−1], [−1,2)[-1, 2)[−1,2), [2,∞)[2, \infty)[2,∞)
特征2：(−∞,5)(-\infty, 5)(−∞,5), [5,∞)[5, \infty)[5,∞)
特征3：(−∞,14)(-\infty, 14)(−∞,14), [14,∞)[14, \infty)[14,∞)

根据bins间隔，X转换成

二值特征

特征二值化过程，是将数量特征离散化成布尔值。这种离散化方法常用于当下面的概率估计假设输入数据是多维伯努力分布时。在文本处理过程普遍使用这种特征二值化，由类Binarizer实现。

在二值化过程中，也可以调整阈值。

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归一化

例子

离散化

K-bins离散

二值特征

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