极客笔记Python – 如何在哪里进行特征缩放?
在机器学习中，特征缩放是一个重要的步骤。由于特征值的范围可能相差很大，如果不经过特征缩放，这些特征可能会对模型的训练产生误导。Python提供了许多库和工具，使特征缩放过程更加容易。在本文中，我们将介绍常用的特征缩放方法以及如何在Python中使用它们。
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标准缩放
标准化是特征缩放的一种形式，它将特征值缩放成均值为0，标准差为1的分布。这是常见的方法，因为它在几乎所有情况下都有效。
在Python中使用标准缩放通常需要导入sklearn.preprocess模块。下面是一个标准化示例的代码：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
data = np.array([[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]])
scaler = StandardScaler().fit(data)
print(scaler.transform(data))
输出结果如下：
[[-1. -1.]
[-1. -1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
Min-Max缩放
另一种特征缩放方法是Min-Max标准化。这种方法将特征缩放到给定范围内，通常是0到1。该方法在特征值的范围已知的情况下很有用。
在Python中，可以使用sklearn模块中的MinMaxScaler来使用该方法。以下是一个示例代码：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
X = np.array([[1, -1, 2], [2, 0, 0], [0, 1, -1]])
scaler = MinMaxScaler()
print(scaler.fit_transform(X))
输出结果如下：
[[0.5 0. 1. ]
[1. 0.5 0.33333333]
[0. 1. 0. ]]
特征缩放对样本评估的影响
在上面两个例子中，我们对模拟数据进行了特征缩放。现在，我们进入另一个示例，它展示了特征缩放者对样本评估的影响。
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=5, n_classes=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
print("Training set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_train, y_train)))
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))
输出结果如下：
Training set accuracy: 0.84
Test set accuracy: 0.81
可以看到，即使我们没有进行特征缩放，该模型的性能也非常好。
该模型在标准化过程之后的性能提高并不显著，但是在实际情况中，如果您的数据集中有数千个特征，或者每个任务都有100万个样本，那么标准化会提高模型的性能。
结论
本文介绍了Python中标准化和Min-Max缩放的基本，以及如何使用它们对模拟数据进行特征缩放。此外，我们还展示了特征缩放对模型性能的影响。特征缩放是一个重要的步骤，它可以提高机器学习模型的准确性和性能。在实践中，根据您的数据集和模型，选择适当的特征缩放方法很重要。通过使用Python中的标准库和工具，您可以轻松地进行特征缩放，以提高您的模型性能。