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第1のデータ処理は、データがある場合には、多くの場合、標準化を伴います。関係によって、既存のデータは、空間にマッピングされました。一般に平均値を減算し、標準的な方法を用い、その差は、標準的な空間で0に平均値にマッピングされます。データを復元することができるように、システムは、各入力パラメータの平均値と標準差を記録します。
線形回帰RBFカーネルSVM、L1およびL2のカノニカル：アルゴリズムの入力パラメータの平均は、MLは、例えば、0であるとの順序の同じ分散を持つ訓練の多くを必要と
sklearn.preprocessing.StandardScaleの Rは容易上記の機能を実現することができます。
呼ばれるよう、次のとおりです。
まず、オブジェクトの定義：
SS = sklearn.preprocessing.StandardScaler（コピー=真、真= with_mean、with_std = TRUE）
ここでは、
コピー; with_mean; with_std
既定値はTrueです。
コピー 偽、それは正規化された値を元の値を交換する場合は、データが正規化np.arrayない場合またはCSRマトリックスをscipy.sparse、データの元のコピーが置き換えられないであろう
with_mean スパースCSRまたはCSCの行列に対処するには、それ以外の場合はFalseを設定しなければならないだろうスーパーメモリ
属性を照会するには：
scale_： スケーリングするだけでなく、標準偏差
mean_：各機能の平均値
var_：各機能の分散
n_sample_seen_：サンプル数はpatial_fitによって増加させることができます
例えば：
インポートのNPとしてnumpyの インポートPLTのようmatplotlib.pyplot インポートPDとしてパンダ から sklearn.preprocessing インポートStandardScaler ＃1 データ= pd.read_csv（ "C：/学习/python/creditcard/creditcard.csv"） X = np.arrayを（[1 、2、3、4、5、6、7、8、9]）。（（3、3整形）） SS = StandardScaler（） プリント（X） ss.fit（X = x）は プリント（ss.n_samples_seen_） プリント（ss.mean_） プリント（ss.var_） プリント（ss.scale_） Y = ss.fit_transform（X） の印刷（Y） Z= ss.inverse_transform（Y） の印刷（Z）
業績は次のとおりです。
これは、メソッド呼び出すことができます。
フィット（X、Y =なし）：あなたは（transofrmを呼び出すことができるので、データに応じて）、入力データの各特徴の後に平均値、標準偏差、およびスケーリング係数を計算
X：トレーニングセット
Yの着信と互換性のあるパイプラインそのために
fit_transform（X、Yなし= ** fit_paramsを）： 調整データの後fit_params Xによって、調整Xを取得するyは、ゼロ平均及び分散を有する各データ配信することを特徴1。
配列Xは、である：トレーニングセット
yとラベルは、
Xの変更後に返します
get_params（深い=真）： 、設定されたパラメータStandardScalerオブジェクトを返します。
inverse_transform（X-、コピー=なし）：名前が示すように、逆方向電流データのスケーリング則に基づいて復元されます
変換（X、Y =「非推奨 」、コピー=なし）： オブジェクトの既存のルールに基づいて、新しいパラメータの正規化
fit_transform（考えることができる）フィット（）と（）フィット感を変換です。