Pythonでデータを標準化する

1. データの標準化の意味：データの数値的特徴を、他の属性と同じ範囲になるように、何らかの標準的な形式に変換することを正規化といいます。

2. 一般的に使用される標準化手法が 2 つあります

1. Min-Max 正規化: このプロセスでは、特徴の範囲が [0,1] 以内になります。まず各数値特徴の最小値と最大値を計算し、次に特徴の各値に対して次の変換を実行します。 

   

   Python プログラムを添付します。

   from sklearn import preprocessing
   import  pandas
   data={'price':[492,286,487,519,541,429]}#用字典来存放数据
   price_frame=pandas.DataFrame(data)#把字典类型转化为dataframe对象
   min_max_normalizer=preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
   #feature_range设置最大最小变换值，默认（0,1）
   scaled_data=min_max_normalizer.fit_transform(price_frame)
   #将数据缩放(映射)到设置固定区间
   price_frame_normalized=pandas.DataFrame(scaled_data)
   #将变换后的数据转换为dataframe对象
   print(price_frame_normalized)

2. Z スコア正規化: データに外れ値が含まれている場合、最大-最小正規化は第一の選択肢ではありません。外れ値が存在する場合、データの範囲が広がるにつれて、値はゼロに近づき続けます。Z スコアは標準化手法でよく使用されます。Z スコアは統計原則に従っており、データの平均値は 0、標準偏差は 1 になります。
   
                                                        
   
   Python プログラムを添付します。

   from sklearn import preprocessing
   import pandas
   data={'price':[492,286,487,519,541,429]}#用字典来存放数据
   price_frame=pandas.DataFrame(data)#把字典类型转化为dataframe对象
   normalizer=preprocessing.scale(price_frame)
   #沿着某个轴标准化数据集，以均值为中心，以分量为单位方差
   price_frame_normalized=pandas.DataFrame(normalizer,columns=['price'])
   #将标准化的数据转换为dataframe对象，将列名改为price
   print(price_frame_normalized)