一文讲透Python机器学习特征工程中的特征标准化

在Python中，可通过scikit-learn模块中的StandardScaler()函数实现对特征的标准化处理。StandardScaler()函数处理的数据对象同样是每一列，也就是每一维特征。StandardScaler()函数通过去除平均值和缩放到单位方差来标准化特征，将样本特征值转换为标准正态分布，因此该方法也被称为Z-score方法，也是默认的数据标准化处理方法。该方法和整体样本的分布密切相关，每一个样本点都能对标准化产生影响。具体计算过程为：

基本语法格式为：

StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True)

其中，X为训练样本的原始值；X.u是训练样本的平均值，如果with_mean=False，则X.u为0；X.s是训练样本的标准差，如果with_std=False，则X.s为1。

StandardScaler()函数首先计算训练集中样本的相关统计数据，在每个特征上独立地进行缩放。然后将平均值和标准偏差存储起来，以便使用transform()用于以后的数据。

特征标准化的Python代码示例如下：

运行结果：

可以发现，每个特征变量都完成了标准化。上述内容节选自《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。

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《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社），适用于学习Python/机器学习

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《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。

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