Python資料預處理—歸一化，標準化，正則化

阿新 • • 發佈：2019-02-15

>>> X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) ... >>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() >>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) >>> X_train_minmax array([[ 0.5 , 0. , 1. ], [ 1. , 0.5 , 0.33333333], [ 0. , 1. , 0. ]])

>>> #將相同的縮放應用到測試集資料中 >>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]]) >>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> X_test_minmax array([[-1.5 , 0. , 1.66666667]]) >>> #縮放因子等屬性 >>> min_max_scaler.scale_ array([ 0.5 , 0.5 , 0.33...]) >>> min_max_scaler.min_ array([ 0. ,

0.5 , 0.33...])

Python資料預處理—歸一化，標準化，正則化

>>> X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) ... >>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() >

python之sklearn常見資料預處理歸一化方式解析

標準歸一化歸一化到均值為0，方差為1 sklearn.preprocessing.scale函式：Standardize a dataset along any axis 先貼出主要的原始碼，乍一看，很亂，其實細看之下，就是多了一些判斷稀疏矩陣之類

【轉】關於使用sklearn進行資料預處理 —— 歸一化/標準化/正則化

一、標準化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1。實現時，有兩種不同的方式：

資料預處理——歸一化標準化

資料的標準化（normalization）是將資料按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權最典型的就是資料的歸一化處理，即將資料統一對映到[0,1]區間上 import nu

關於使用sklearn進行資料預處理 —— 歸一化/標準化/正則化

一、標準化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1。實現時，有兩種不同的方

使用sklearn進行資料預處理 —— 歸一化/標準化/正則化

本文主要是對照scikit-learn的preprocessing章節結合程式碼簡單的回顧下預處理技術的幾種方法，主要包括標準化、資料最大最小縮放處理、正則化、特徵二值化和資料缺失值處理。內容比較簡單，僅供參考！首先來回顧一下下面要用到的基本知識。均值公式：

資料預處理 —— 歸一化/標準化/正則化

一、標準化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1。實

Python資料預處理之---統計學的t檢驗，卡方檢驗以及均值，中位數等

Python資料預處理過程：利用統計學對資料進行檢驗，對連續屬性檢驗正態分佈，針對正態分佈屬性繼續使用t檢驗檢驗方差齊次性，針對非正態分佈使用Mann-Whitney檢驗。針對分類變數進行卡方檢驗（涉及三種卡方的檢驗：Pearson卡方，校準卡方，精準卡方）等。

歸一化、標準化和正則化的關係

總的來說，歸一化是為了消除不同資料之間的量綱，方便資料比較和共同處理，比如在神經網路中，歸一化可以加快訓練網路的收斂性；標準化是為了方便資料的下一步處理，而進行的資料縮放等變換，並不是為了方便與其他資料一同處理或比較，比如資料經過零-均值標準化後，更利於使用標準正態分佈的性質，進行處理；正則化而是利用先驗知識

【Python資料預處理】歸一化（按列減均值，除方差），標準化（按列縮放到指定範圍），正則化（範數）

一、標準化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1。實現時，有兩種不同

3行程式碼，Python資料預處理提速6倍！

來源：towardsdatascience 作者：George Seif 編輯：肖琴讓CPU核心物盡其用！本文介紹了僅需3行程式碼，將Python資料處理速度提升2~6倍的簡單方法。 Python是所有機器學習的首選程式語言。它易於使用，並擁有許多很棒的庫，可以輕鬆地處

python資料預處理：資料離散化

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python資料預處理之缺失值簡單處理，特徵選擇

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python資料預處理：資料標準化

何為標準化：在資料分析之前，我們通常需要先將資料標準化（normalization），利用標準化後的資料進行資料分析。資料標準化也就是統計資料的指數化。資料標準化處理主要包括資料同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。資料同趨化處理主要解決不同性質資料問題，對不同性質指標直接加總不能正確

python資料預處理：資料相關性

何為相關性：相關性分析是指對具備相關性關係的變數進行分析，從而衡量變數間的相關程度或密切程度。相關性可以應用到所有資料的分析過程中，任何事物之間都是存在一定的聯絡。相關性用R（相關係數）表示，R的取值範圍是[-1, 1] 相關和因果：相關並不是因果，例如商品銷售活動時，通

python資料預處理：資料共線性處理

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python資料預處理：資料抽樣

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python資料預處理：樣本分佈不均（過取樣和欠取樣）

何為樣本分佈不均：樣本分佈不均衡就是指樣本差異非常大，例如共1000條資料樣本的資料集中，其中佔有10條樣本分類，其特徵無論如何你和也無法實現完整特徵值的覆蓋，此時屬於嚴重的樣本分佈不均衡。為何要解決樣本分佈不均：樣本分部不均衡的資料集也是很常見的：比如惡意刷單、黃牛訂

python資料預處理：資料降維

資料為何要降維資料降維可以降低模型的計算量並減少模型執行時間、降低噪音變數資訊對於模型結果的影響、便於通過視覺化方式展示歸約後的維度資訊並減少資料儲存空間。因此，大多數情況下，當我們面臨高維資料時，都需要對資料做降維處理。資料降維有兩種方式：特徵選擇，維度轉換特徵選擇

python資料預處理：字元變數獨熱編碼(one-hot encoding)

許多的資料取樣中會有很多以以字串形式出現的資料，這樣的資料沒有辦法直接跟其他數值變數合併成向量，這些值一般是分類資料或是順序資料。分類資料：分類資料指某些資料類別的只能歸於某一類非數值型資料，例如男、女。分類資料中的值沒有明顯高低好壞之分，只是由來區分兩個或多個具有相同或相