原文链接：http://www.jb51.net/article/92408.htm
本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;
1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)
变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。
|
1
|
sklearn.preprocessing.scale(X)
|
一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在train集上做标准化后，用同样的标准化器去标准化test集，此时可以用scaler
|
1
2
3
|
scaler
=
sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit(train)
scaler.transform(train)
scaler.transform(test)
|
实际应用中，需要做特征标准化的常见情景：SVM
2. 最小-最大规范化
最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也可以是其他固定最小最大值的区间）
|
1
2
|
min_max_scaler
=
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_scaler.fit_transform(X_train)
|
3.规范化（Normalization）
规范化是将不同变化范围的值映射到相同的固定范围，常见的是[0,1]，此时也称为归一化。
将每个样本变换成unit norm。
|
1
2
|
X
=
[[
1
,
-
1
,
2
],[
2
,
0
,
0
], [
0
,
1
,
-
1
]]
sklearn.preprocessing.normalize(X, norm
=
'l2'
)
|
得到：
|
1
|
array([[
0.40
,
-
0.40
,
0.81
], [
1
,
0
,
0
], [
0
,
0.70
,
-
0.70
]])
|
可以发现对于每一个样本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,这就是L2 norm，变换后每个样本的各维特征的平方和为1。类似地，L1 norm则是变换后每个样本的各维特征的绝对值和为1。还有max norm，则是将每个样本的各维特征除以该样本各维特征的最大值。
在度量样本之间相似性时，如果使用的是二次型kernel，需要做Normalization
4. 特征二值化（Binarization）
给定阈值，将特征转换为0/1
|
1
2
|
binarizer
=
sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold
=
1.1
)
binarizer.transform(X)
|
5. 标签二值化（Label binarization）
|
1
|
lb
=
sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
|
6. 类别特征编码
有时候特征是类别型的，而一些算法的输入必须是数值型，此时需要对其编码。
|
1
2
3
|
enc
=
preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[
0
,
0
,
3
], [
1
,
1
,
0
], [
0
,
2
,
1
], [
1
,
0
,
2
]])
enc.transform([[
0
,
1
,
3
]]).toarray()
#array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
|
上面这个例子，第一维特征有两种值0和1，用两位去编码。第二维用三位，第三维用四位。
另一种编码方式
|
1
|
newdf
=
pd.get_dummies(df,columns
=
[
"gender"
,
"title"
],dummy_na
=
True
)
|
7.标签编码（Label encoding）
|
1
2
3
4
5
6
|
le
=
sklearn.preprocessing.LabelEncoder()
le.fit([
1
,
2
,
2
,
6
])
le.transform([
1
,
1
,
2
,
6
])
#array([0, 0, 1, 2])
#非数值型转化为数值型
le.fit([
"paris"
,
"paris"
,
"tokyo"
,
"amsterdam"
])
le.transform([
"tokyo"
,
"tokyo"
,
"paris"
])
#array([2, 2, 1])
|
8.特征中含异常值时
|
1
|
sklearn.preprocessing.robust_scale
|
9.生成多项式特征
这个其实涉及到特征工程了，多项式特征/交叉特征。
|
1
2
|
poly
=
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(
2
)
poly.fit_transform(X)
|
原始特征：
转化后：
总结
以上就是为大家总结的python中常用的九种预处理方法分享，希望这篇文章对大家学习或者使用python能有一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。