第六篇：数据预处理 - 数据标准化

Posted 2020-09-19 穆晨

在进行缺失，异常处理之后，往往要对数据进行变换。 变换有多种情况，主要是以下两种： - 规范化：对数据进行一定比例的缩放，让它实质落入某个具体区间。 - 离散化：将连续型数据转化为离散化。

 前言

       在进行缺失，异常处理之后，往往要对数据进行变换。

       变换有多种情况，主要是以下两种：

       - 规范化：对数据进行一定比例的缩放，让它实质落入某个具体区间。
       - 离散化：将连续型数据转化为离散化。

规范化

       数据规范化非常容易实现，调用scale函数即可：

       

       它的具体变换步骤是特征值减去所有特征的均值再除以标准差。

       结果区间为-1到1。如果要0-1的，则将结果平方。

离散化

       离散化可自行写代码来实现：

       

 

小结

       较之前面几个预处理阶段，本文所讲解的标准化阶段还是比较容易掌握的。